Can Entrepreneurship Education Reduce Stereotypes Against Women Entrepreneurship?
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study is to investigate whether entrepreneurship trainings can reduce stereotypes against women entrepreneurship. With this aim socio-psychological obstacles to women entrepreneurship in Turkey are examined, and an experimental study is carried out. Entrepreneurship courses were given with a special emphasis on women entrepreneurship and gender issues. To evaluate the out puts of the experimental study, a questionnaire was designed and applied to students. In order to make a comparison, the same questionnaire was applied to students from two other universities, who have taken entrepreneurship courses through the classical method and curricula. Survey tool includes 21 statements on women entrepreneurship, 5 positive and 16 negative. A non-parametric Mann-Whitney U test was conducted to evaluate the hypothesis that the experimental group would score lower in negative statements and higher in positive statements, on the average, than the non-experimental group. Test results indicate that mean ranks for the two groups differ significantly from each other in 12 items (p<.05). Experimental group score significantly higher than the non-experimental group in 4 positive and 1 negative statements; and lower than the non-experimental group in 7 negative statements. Compared to non-experimental group, experimental group seems to have higher scoring for awareness and advocacy of women entrepreneurship and lower scoring for socio-psychological obstacles against women entrepreneurship. According to the survey results, it can be concluded that modification of entrepreneurship education curricula will contribute to reduce stereotypes hindering women 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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».