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Enregistrement W2962358185 · doi:10.5430/rwe.v10n2p58

Entrepreneurial Logistics Education in Institutions of Higher Learning: The Case of Universiti Malaysia Kelantan

2019· article· en· W2962358185 sur OpenAlexvenueno aff
Razman Hafifi Redzuan, Mohamed Dahlan Ibrahim

Notice bibliographique

RevueResearch in World Economy · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHigher Education and Employability
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMindsetEntrepreneurshipMarketingUnemploymentTest (biology)Sample (material)Product (mathematics)BusinessExcellenceEconomicsEconomic growthPolitical scienceComputer scienceFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In recent times, the unemployment rate has been reported increasing as year passes as well as the nation’s economy been fluctuating (Department of Statistics Malaysia, 2016). Besides that, from the survey, it has been noted that students that eager to step into entrepreneurship field were insufficient to cope up with nation’s Gross Domestic Product (GDP). Therefore, the main objective of the research is to determine the number of logistics students possesses entrepreneurship personality. In addition, to identify whether the program offered could shift the mindset of logistics students become an entrepreneur as well as to provide suggestion to UMK in order to sustain the logistics program, survey was done in Universiti Malaysia Kelantan (UMK) City Campus, where 123 respondents were chosen out of 180 fourth year logistics students referring to Krejcie and Morgan table. Convenience sampling has been used to determine the sample size. The data was collected using a quantitative method where the questionnaires were designed using Holland Test Occupational Theme Model. Descriptive analyses were conducted to analyze the data obtained. From the finding, it’s proven that majority of logistics students are interested in becoming an entrepreneur as well as the entrepreneurial education offered by UMK is fitted in instilling plus producing more entrepreneur undergraduates especially in Logistics and Distributive Trade program.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,733
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,102
Tête enseignante GPT0,436
Écart entre enseignants0,334 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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