Study on the Influencing Factors of Business Success Variables of Technology Startup Entrepreneurs
Notice bibliographique
Résumé
Background/Objectives: The impact of demographic factors on the business performance of entrepreneurs was investigated and the results suggest the direction of government's employment policy for strengthening, revitalizing the entrepreneurial ecosystem.Methods/Statistical analysis: We surveyed 300 young start-up entrepreneurs, 205 questionnaires were collected and analyzed using SPSS 22 and Smart PLS 3.2.9. Measurement and structural models were analyzed to evaluate path coefficients and structural suitability. Among the demographic variables, gender was introduced as a control variable, and PLS-Algorithm and Bootstrapping were performed on 8 independent paths and parameters to verify and confirm the difference in the moderating effect according to gender.Findings: We analyzed the measurement model to analyze internal consistency reliability, focused validity and discriminant validity, and validated the structural model by evaluating the importance and suitability of the determinants (R2): effect size (f2): multicollinearity (Inner VIF): and path coefficients. As a result of estimating the path coefficients (mean, STDEV, T-value, P-value, confidence interval): EX-S→TM-A, NW-C→ TECH-P, NW-C→ TIC-A, NW-C→TM-A, TCC-C→ TC-A, TECH-C→ TC-A, TECH-C→ TECH-P, TECH-C→TIC-A, TECH-C→TM-A has been adopted. In this paper, as a result of the analysis of the regulatory effect, which is a key differentiating factor from previous studies, among the 8 demographic variables, such as gender, type of manufacturing, start-up period, etc. TECH-C-GENDER→ TECH-P, MGC-DIV→TECH-P and TECH-C-YEAR→TECH-P were found to have a significant impact on business performance. In conclusion, the results of structural modeling of the factors that affect the business success of technology startups contribute to the establishment of start-up policies for start-up agencies and governments.Improvements/Applications: We will break down the technology sector into manufacturing, non-manufacturing, IT, AI, and big data and add data group analysis on demographic variables to conduct research on more advanced topics.
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 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 | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».