Effect of the university on the social entrepreneurial intention of students
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The study aims to test the applicability of a variant of the model proposed by Hockerts (2017) for assessing the social entrepreneurial intention (SEI) of male and female students. It extends the model by incorporating the university's environment and support system (ESS) as an additional more distal construct. The university's ESS, coupled with the experience with social, cultural and environmental issues can affect SEI by influencing the more proximal precursors of empathy towards others, perceived self-efficacy, perceived community support and social, cultural and environmental responsibility. Design/methodology/approach A structured non-disguised questionnaire was administered to students at a Canadian university. A sample of 485 usable responses was analysed by means of second-order structural equation modelling. Findings The results provide confirmation that the proposed model is a multi-group invariant and appropriate for analysing the SEI of male and female students. They also show that the university's ESS helps predict SEI indirectly through the complete mediation of the more proximal antecedents. Research limitations/implications The questionnaire is limited to universities with social innovation and entrepreneurship initiatives. Practical implications Outcomes of the study can help universities assess the efficacy of their social innovation and entrepreneurship initiatives for instilling a social entrepreneurial mind-set in students. Consequently, universities will be better equipped to raise the perceptions of venture feasibility and desirability, thus increasing students' perceptions of opportunity. Originality/value The study advances the social entrepreneurial knowledge of the university's effect on the precursors of SEI.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».