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Enregistrement W2977800066 · doi:10.5267/j.msl.2019.9.020

The impact of individual and environmental characteristics on students’ entrepreneurial intention

2019· article· en· W2977800066 sur OpenAlexvenueno aff
Cong Doanh Duong, Huu Xuyen Nguyen, Thi Viet Nga Ngo, Van Hau Nguyen, Thị Phương Linh Nguyễn

Notice bibliographique

RevueManagement Science Letters · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueVocational and Entrepreneurial Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyBusinessMarketingSocial psychologyApplied psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The primary objective of this study is to investigate the effects of personal attitude toward entrepreneurship, self-efficacy (individual characteristics) and social capital, country norms (environmental characteristics) on entrepreneurial intention among students at universities and colleges in Vietnam.By collecting data from 210 students in Vietnam, authors employ the quantitative approach such as certain descriptive statistics, explorative factor analysis (EFA), KMO and Bartlett test, correlation coefficient analysis, ANOVA test and multiple regression analysis to test hypothesizes.The study investigates the relationship between entrepreneurial attitude, self-efficacy, social capital, country norms and entrepreneurial intention.The result of this research indicates that a large proportion of students only study and only a small percentage of them study and run their own business.In terms of willingness to take the risks, the highest figure belongs to the neutral level.In addition, the correlation coefficient and multiple regressions analysis indicate that all four factors were positively associated with entrepreneurial intention.Specially, country norms are seen as the most influential factors on entrepreneurial intention, followed by social capital, personal attitude, and self-efficacy, respectively.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,282 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations30
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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