What Factors and Experiences Motivate Innovators? An Expectancy-Value-Cost Approach to Promoting Student Innovation
Notice bibliographique
Résumé
This multi-manuscript dissertation integrated a systematic literature review, interviews, and a developed survey instrument to investigate the expectancies, values, and costs that are involved in motivating current Canadian innovators. Using the Expectancy-Value-Cost framework, the research investigated individual innovators' motivations, but also considered the relationship between individual motivations and the environments (e.g., climates, contexts, and the surroundings of innovators) and strategies (e.g., approaches, interventions, and decisions made by figures of importance within contexts) that they experience. This research offers unique insights in alignment with innovation education that address paucities within the innovation literature at large, particularly the relative lack of research addressing motivations of the innovative individual. The findings of this research nuance and advance the knowledge of promotive and hindering motivational factors that can inform the design of innovation promotion efforts. Innovator participants also identified specific strategies that they use to make their innovating more likely and gave advice to future innovators regarding maximizing expectancies and values, whilst mitigating perceived costs of innovation. Innovators also reflected on their educational experiences to identify the mechanisms that formal and informal education can provide in increasing the prevalence of innovation among Canadian students.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».