The Effect of Entrepreneurial Competencies on Innovation: A Case Study of Professional Sport Clubs
Notice bibliographique
Résumé
The aim of the present research is to evaluate the effect of entrepreneurial competencies on innovation in professional sport clubs. In a regression analysis, this paper uses a descriptive correlational field method. The statistical sample population of this research includes the staff and employees from five selected sport clubs, namely: Esteghlal, Perspolis, Naaft-e-Tehran, Sepahan and ZobAhan of Isfahan. For data collection, a standard questionnaire with 65 items was used to evaluate eight competencies: strategic, conceptual, opportunity, relationship, learning, personal, ethical, familyism; and three dimensions of innovation in goods/services, the process and execution. The validity through the convergent validity (AVE=0.56 and 0.84 respectively) and the reliability (0.95 and α=0.93; 0.91 and CR=0.95 respectively) were confirmed and were randomly distributed among the statistical sample population. The Smart PLS 2 software and the structural equations modeling (SEM) techniques were used. The obtained results of this research indicate that the there is a positive and significant relationship between the entrepreneurial competencies and innovation (t=13/14 and T-value >1/96). Moreover, there is a positive and significant relationship between all the variables of competencies (i.e. strategic, conceptual, opportunity, relationship, learning, personal, ethical, and familyism) and innovation. The 77% innovative change as fostered by entrepreneurial competencies is indicative of a strong impact of the entrepreneurial competencies on innovation & performance of enterprises. Contribution of this paper is measuring these competencies on innovation of professional sport clubs.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».