Learning Sources and Methods Used by Famous Entrepreneurs: A Comparative Study about Three Entrepreneurs from Iran, Japan and United States of America
Notice bibliographique
Résumé
Entrepreneurial perspective emphasizes on idea generation and putting them into action or creation of business. Learning methods used by entrepreneurs have a crucial impact on their capabilities. Entrepreneurs use various sources and methods of learning to achieve the expected capabilities. The main question of this article is: Which sources and methods of learning are mostly used by famous entrepreneurs? Do entrepreneurs who live in different countries use similar learning sources and methods? This research is aimed to examine Kuratko’s framework and has added a source and some methods. This framework contains four main sources of learning: “Publications”, “Observation”, “Speeches and Presentation” and “doing business activities”. Content Analysis of documents is used as the research method, which is done by reviewing reliable documents on the three famous entrepreneurs. Amir Kabir, Matsushita and Welch respectively from Iran, Japan and America are selected as research sample. The logic and the reason of our selection are based on their influence in business. Results show that top entrepreneurs learn mostly from informal learning methods including: doing activities, duties, observations and conversations or dialogues, although there are differences for each of the chosen entrepreneurs dependent on his environment. It seems that entrepreneurs select their own sources and learning methods based on contingency approach. Authors suggest that the sources and methods of learning used by top entrepreneurs should be identified and used at universities as formal educational sources. In other words, informal learning sources and methods are recommended for simulation in schools of entrepreneurship.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».