The Role of Social and Human Capital Among Nascent Entrepreneurs
Notice bibliographique
Résumé
This study examined nascent entrepreneurship by comparing individuals engaged in nascent activities (n = 452), after screening a sample from the general population (n=30,427). Due to the large sample size and the utilization of a control group of non-entrepreneurs (n=608), the findings of this study present a new approach to the relationship between human capital, social capital and entrepreneurship. Our primary objective was to help close the significant research gap regarding the sociological characteristics of nascent entrepreneurs, as well as to examine the comparative importance of various contributions and factors, such as personal networks and business classes. Having friends in business and being encouraged by them was a strong predictor regarding who among the general population eventually engaged in nascent activity. The study fails to support the role of formal education in predicting either nascent entrepreneurship or comparative success, when success is measured in terms of the three defined activities — creating a business plan, registering the business, or obtaining the first sale. Of particular note was that attending business classes specifically designed to promote entrepreneurship failed to be associated with successful business paths. This research suggests that national governments considering intervention activities might be wiser to focus on structural relationships than on programs specifically targeted to promote certain entrepreneurial activities. The facilitation of entrepreneurial social capital should be more successful if agencies filter their assistance through previous existing social networks. In addition, our findings suggest that countries that lack a very highly educated population may not be at a particular disadvantage regarding entrepreneurial activities.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».