A Study on the Influence of Entrepreneurial Competence Characteristics on the Sustainability of Entrepreneurs -Focused on the Mediating Effects of Entrepreneurial Mentoring
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Background/Objectives: Many studies have shown that the ability of a startup to have a significant impact on the sustainability of the startup, but no studies have been conducted on whether the ability of the startup to influence startup sustainability using startup mentoring. Therefore, this study investigated whether the founder's competency characteristics influence sustainability through the medium of start-up mentoring.Methods/Statistical analysis: The study subjects were early founders, and the survey was conducted as a survey method. The survey items consisted of 62 questions including 12 demographics. The Likert 5-point scale was used for the measurement. For the empirical analysis, frequency analysis, descriptive statistical analysis, exploratory factor analysis, reliability analysis, correlation analysis, regression analysis, and mediation effect analysis were performed using SPSS Ver. 22 statistical package.Findings: The results of the study confirm that entrepreneurial competence characteristics are partially mediated by the characteristics of the technical capability and the strategic thinking capability on the impact of sustainability, and through the research, the organizational capability of entrepreneurial competence characteristics are completely mediated on the impact on the sustainability.Improvements/Applications: In order to secure the sustainability of start-ups, mentors should conduct mentoring by understanding the entrepreneurial competence characteristics. Mentoring that does not fit the entrepreneurial competence characteristics only forces the founder to regenerate time and effort. Mentors should participate in entrepreneurial mentoring with a sense of mission for the national economy and job creation, and government support policies should be tailored to the characteristics of entrepreneurs.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 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 découle