Level of education and knowledge, foresight competency and international entrepreneurship
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Global economies are involved with enormous activities of internationalization that provide pure and untapped opportunities for entrepreneurs and businesses to place and promote their products. Design/methodology/approach The authors applied structural equation modeling (SEM) analysis with the partial least squares (PLS), conducting an empirical analysis of data from 28 European countries. Findings The results reveal that the higher level of education/knowledge in a country enhances the foresight competencies of entrepreneurs and that they both have a positive influence on the effective business creation. The findings of this paper also stress on the positive relationship between the effect of business creation and international intensity in economy level. Research limitations/implications The limitation of this study lies in the impossibility of obtaining a larger and more complete data. Consequently, this study uses national-level data from 28 European countries, which makes the sample too small. In addition, although innovation is one of the driving factors in both internationalization and entrepreneurship, because of the limitation, it has not been considered in this study. Practical implications The authors assert that countries, specifically European nations studied in this research, can improve their employment rate and value creation (through their products in international markets) by giving a special attention to the entrepreneurial-oriented human capitals. Social implications This research warns policymakers that they can have a serious contribution in promoting (international) entrepreneurship. They should draw a rigorous plan for formal and informal educational systems that effectively develops essential knowledge for launching new businesses and fosters the innovation and entrepreneurship. Originality/value This study set out to improve the understanding of the role of level of education/knowledge and foresight competencies, as the elements of human capitals, on international entrepreneurship.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».