MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3132190409 · doi:10.3389/fpsyg.2020.593235

Family Embeddedness and Medical Students’ Interest for Entrepreneurship as an Alternative Career Choice: Evidence From China

2021· article· en· W3132190409 sur OpenAlexaff
W. G. Will Zhao, Xiaotong Liu, Hui Zhang

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Psychology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueEntrepreneurship Studies and Influences
Établissements canadiensLakehead University
Organismes subventionnairesFundamental Research Funds for the Central Universities
Mots-clésEmbeddednessGraduation (instrument)Extant taxonChinaPsychologyEntrepreneurshipInstitutionMedical schoolMedical educationSociologySocial sciencePolitical scienceMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Joining the ongoing academic debates around medical students' alternative career choices, this research examines the role of family in medical school attendees' entrepreneurial intention (EI). Specifically, this study decomposes the multidimensionality of family embeddedness and highlights the mediated nature of the family-EI relationship. The empirical analysis relied on data from graduation year medical students from diverse geographical locations and from different institution types in China. These data were collected from a total of 687 questionnaires covering the basic information of individual, parents, and family composition, as well as the measuring scale of EI. Examining medical students' EI and its antecedents provide a dual-missing-link in the extant knowledge, i.e., it adds the medical school piece to the overall picture of university students' EI, and equally important, it de-trivializes entrepreneurship from the extant theorizations of medical students' career choices. This study also bears implications for educators, practitioners, and policymakers interested in better understanding EI of medical school attendees and family embeddedness.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,052
Score d'incertitude au seuil0,104

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,056
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,298 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueFrontiers in PsychologyMême sujetEntrepreneurship Studies and InfluencesTravaux en français237 207