Business Plan Vs Business Model Canvas in Entrepreneurship Trainings: A Comparison of Students’ Perceptions
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
<p>Business model canvas and business plan are prevalent and widespread tools used in entrepreneurship trainings. This study aims to compare the business model canvas and the business plan as tools used in entrepreneurship trainings through the perceptions of business school students, with a user approach. Students were given applied entrepreneurship courses, and have been taught to prepare a business plan and a business model canvas. Then students were asked questions comparing business plan and business model canvas from various aspects. 62% of the students have stated that they find it more difficult to prepare a business plan. On the other hand despite its hardship to prepare, students have stated business model's superiority to BMC on several issues. According to students' statements, compared to BMC, business plan is more clear (64.6%), more useful (60.8%), more realistic in revealing the phases of start-up (77.2%), superior in financial planning (74,7%), superior in marketing planning (67.1%), superior in costs (70.9%), superior in describing customer needs and value propositon (60.7%), superior in production planning and supply chain (68.3%). After providing these statements students were asked which system they liked preparing the most. Answers to this question could not be decisively evaluated. Percentage of positive, negative and neutral statements are very similar. Independent samples t-test was conducted to compare business plan and BMC use perceptions scoring for gender. There was not a significant difference in the scores for female and male students.</p>
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.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 découle