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Enregistrement W2341884195 · doi:10.1080/08985626.2016.1154985

Toward rigor and parsimony: a primary validation of Kolvereid’s (1996) entrepreneurial attitudes scales

2016· article· en· W2341884195 sur OpenAlexafffund
Jeffrey J. McNally, Bruce Martin, Benson Honig, Heiko Bergmann, Panagiotis Piperopoulos

Notice bibliographique

RevueEntrepreneurship and Regional Development · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueEntrepreneurship Studies and Influences
Établissements canadiensMcMaster UniversityUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésPsychologyEconometricsScale (ratio)Regional sciencePositive economicsSociologyEconomicsGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Questioning the validity of scholarly work is not a typical path to publication in the management field. However, although considerable scholarship assesses entrepreneurial attitudes and intentions models of behaviour, methodological weaknesses in scale development have hampered scholars’ ability to rigorously interpret and build upon their research findings. We review 20 years of research and discover that the pioneer measure of entrepreneurial attitudes as a predictor of self-employment intentions, has yet to be empirically validated. We show that construct and measurement differences, one-off modifications to existing scales and a lack of adequate justification may partially explain why studies in the entrepreneurship education domain have produced inconsistent results. We address this limitation by performing factor analytic techniques on data from two sets of English-speaking university students from two North American countries. The result is a more parsimonious and streamlined ‘mini-Kolvereid’ scale. We further demonstrate that this scale is an effective predictor of entrepreneurial intentions.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,239
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,498
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,761
Score d'incertitude au seuil0,938

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2390,498
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0070,006
Études des sciences et des technologies0,0030,008
Communication savante0,0070,006
Science ouverte0,0030,006
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,035
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,193 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
DomaineMéthodes
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations39
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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