Entrepreneurial Education in a Tertiary Context: A Perspective of the University of South Africa
Notice bibliographique
Résumé
<p class="2">South Africa is characterised by high unemployment levels, a low Total Early Stage Entrepreneurial Activity rate, and a high small business failure rate. Entrepreneurship and small business development is seen as a solution to end unemployment in South Africa. A study to understand how to improve small business support was conducted at the University of South Africa and has shown that alumni are unable to apply theoretical knowledge acquired from their studies. The purpose of this article is to explore the potential of the University of South Africa in becoming more entrepreneurial to address the aforementioned challenges. A desk study that reviewed literature was conducted to identify different constructs associated with an entrepreneurial university, namely entrepreneurial education, research and development, innovation, commercialisation and incubation, and stakeholders. In addition to traditional teaching methods, various alternative approaches can be used to stimulate entrepreneurial education to develop the skills of learners/students. To address these challenges a closer relationship between academia, government, and industry is paramount. It is recommended that universities incorporate entrepreneurial education in all their qualifications, expose students to on-the-job training, assist with the incubation of business ideas that students have, and provide a platform for cross-pollination of knowledge between industry, academia, and government.</p>
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».