A Study on Entrepreneurial Intention of University Students in Bangladesh
Notice bibliographique
Résumé
Entrepreneurial intention is the function of motives and barriers encountered by the university students during their studies. As the unemployment rate among the university graduates is the highest in Bangladesh, the research focused on university students with the aim to predict their entrepreneurial behaviors. Previous studies identified different environmental contexts of the countries have different influence on the perception regarding motives and barriers of entrepreneurial intention of the students. Hence, to stimulate the development of entrepreneurship, it is important to uncover university student’s perceptions regarding the motives and barriers to develop entrepreneurship and their influences on entrepreneurial intention of the graduates. To conduct the research, the primary data were collected from 398 business students using simple random sampling method through self-administered questionnaire. Descriptive statistics were used to analyze the demographic profiles of the respondents. A multivariate statistical technique like Factor Analysis was used to identify the factors influencing entrepreneurial intention and Regression Analysis was used to predict the significant impact factors. It is evident in the study that the driving factors like autonomy and market opportunity has significant positive impact whereas barriers like financial and government support, lack of skills has significant negative impact on the student’s entrepreneurial intentions. This paper will assist the policy makers, educational institutions and researchers to develop several implementable strategies like enterprise education, liberal tax system, financial and regulatory support to promote entrepreneurship in a developing country like Bangladesh.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».