Can less be more? Mentoring functions, learning goal orientation, and novice entrepreneurs’ self-efficacy
Notice bibliographique
Résumé
Purpose One of the main goals of entrepreneurial mentoring programs is to strengthen the mentees’ self-efficacy. However, the conditions in which entrepreneurial self-efficacy (ESE) is developed through mentoring are not yet fully explored. The purpose of this paper is to test the combined effects of mentee’s learning goal orientation (LGO) and perceived similarity with the mentor and demonstrates the role of these two variables in mentoring relationships. Design/methodology/approach The current study is based on a sample of 360 novice Canadian entrepreneurs who completed an online questionnaire. The authors used a cross-sectional analysis as research design. Findings Findings indicate that the development of ESE is optimal when mentees present low levels of LGO and perceive high similarities between their mentor and themselves. Mentees with high LGO decreased their level of ESE with more in-depth mentoring received. Research limitations/implications This study investigated a formal mentoring program with volunteer (unpaid) mentors. Generalization to informal mentoring relationships needs to be tested. Practical implications The study shows that, in order to effectively develop self-efficacy in a mentoring situation, LGO should be taken into account. Mentors can be trained to modify mentees’ LGO to increase their impact on this mindset and mentees’ ESE. Originality/value This is the first empirical study that demonstrates the effects of mentoring on ESE and reveals a triple moderating effect of LGO and perceived similarity in mentoring relationships.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».