Dominant determinant characteristics of innovative behavior of new entrepreneur candidates
Notice bibliographique
Résumé
In the global competition era and in Covid 19 pandemic period, the innovative competence of emerging entrepreneurs relies on the positive characters they should have. The present study was aimed to formulate a reinforcement model of innovative behavior through the identification of dominant determinant factors. The study employed survey methods and involved variables of innovative behavior (Y), creativity (X1), technology literacy (X2), and risk-taking behavior (X3). The respondents were 86 final year students of Faculty of Business Economics (emerging entrepreneur candidates) as the samples, and the data were further analyzed by multiple regression. The creativity (X1), technology literacy (X2), and risk-taking behavior (X3) contribute simultaneously at 45.70 percent to the development of innovative behavior (Y); b) the applicable prediction model of innovative behavior is Y=1.171+0.622X1+0.170X2 -0.080X3; meanwhile, the creativity yielded the most significant sensitivity in developing the innovative behavior variable compared to the technology literacy and risk-taking behavior variables; c) it is worth noting that risk-taking behavior is not among the contributing factors; in fact, this variable constrains an individual to be innovative (if it is too high); e) the variable of creativity is in line with innovation.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».