The Impact of Entrepreneurial Education on Technology-Based Enterprises Development: The Mediating Role of Motivation
Notice bibliographique
Résumé
Technology-based enterprises play a paramount role in blooming a country economically. Nevertheless, according to a society’s capacity to launch such enterprises in various eras, their volume is less than expected in many economies. Therefore, establishing such enterprises is necessary for developing any country, although its innovation system contributes to establishing them. This paper considers the impact of entrepreneurial education on technology-based enterprise development, including motivation as a mediator variable, in Esfahan Scientific and Industrial Town. Despite much research investigating the correlation between entrepreneurial education and technology-based enterprises’ progress, it seems that no study has already considered this correlation with remarking the motivation as a mediator variable. This applied research follows a quantitative research design. The statistical population includes 500 enterprises in the Esfahan Scientific and Industrial Town, and for sampling, Cochran’s formula was applied (n = 217). Additionally, the researcher-made questionnaire and PLS3 software were used for data gathering and analysis. The results demonstrated that entrepreneurial education elements (including entrepreneurial skill, entrepreneurial learning, and entrepreneurial intention) positively affect technology-based enterprises’ development, considering motivation as a mediator variable. However, the impact of entrepreneurial intention on technology-based enterprises was not supported. It reveals that the entrepreneurial intention of motivated individuals could have a meaningful effect on the development of technology-based enterprises. Therefore, motivation is a critical issue to be considered by managers and policymakers while considering entrepreneurial education-related policies and initiatives.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».