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Enregistrement W2965891429 · doi:10.5465/ambpp.2019.15543abstract

The Emergence of an Entrepreneurship Profession: Entrepreneurship Education Expectations vs Outcomes

2019· article· en· W2965891429 sur OpenAlexaffabout
Benson Honig, Amr Kebbi, Rasmi Kokash

Notice bibliographique

RevueAcademy of Management Proceedings · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEngineering Education and Curriculum Development
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEntrepreneurshipCredentialingProfessionalizationContext (archaeology)Promotion (chess)NormativeField (mathematics)LegitimacySociologyPublic relationsPedagogyPolitical scienceMedical educationSocial scienceMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Entrepreneurship has been a growing field within the university context. Several engineering faculties have created dedicated graduate programs to teach entrepreneurship as a distinct discipline. To better understand why these programs exist, how they acquire legitimacy, and what type of career their graduates pursue, we studied programs at a prestigious Canadian university. We analyzed the content and structure of the program and conducted more than 35 interviews including faculty and alumni that graduated between two and ten years prior. employing theories of emergence and holding environments, we analyzed our data, discovering a new profession that we identify as an “entrepreneurship profession.” Consistent with the normative isomorphic effect of educational organizations in institutional theory (Greenwood & Suddaby, 2006; Meyer & Rowan, 1977), we observed programs initially designed to graduate individuals who begin new start-up enterprises, had the unintentional outcome of creating the professionalization of entrepreneurship as an instructional and motivational career. We thus examine the emergent process and credentialing of entrepreneurship promotion as a new professional field.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,379
Score d'incertitude au seuil0,496

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,251 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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
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Résumé présentoui

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