Measuring the Remode Entreprenurship Training Programme at Behaviour Level of Kirkpatrick Model in Aquaculture Industry
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this paper is to reveal the findings which regard to the behaviour level of the Bottom 40 that involved in REMODE training programme. Bottom 40 is a group of household income that lower than RM3,900 per month. The aim of REMODE training programme is to increase the entrepreneurship knowledge that relates to aquaculture industry for poverty eradication. Previous studies on entrepreneurship training programme indicate that utilisation of Kirkpatrick model to measure the impact at behavioural level is still scarce. Most of the study only focuses on the reaction and learning Level. Therefore, this study measured the behavioural level of Bottom 40 who involved in REMODE training programme in order to evaluate the effectiveness of entrepreneurship training programme to fill in the empirical gaps. A qualitative approach using Focus Group Discussion was used to gather data from five groups that consist of twenty three participants. The findings from narrative thematic analysis show that the participants experienced business growth, business diversification, product innovation and business records management due to the knowledge application. This study contributes to the entrepreneurship body of knowledge from the entrepreneurship training perspective. Future research should explore the different type of entrepreneurship training programme measurement and also application to the different type of participants.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».