CONTEXTUALIZING ENTREPRENEURIAL INTENTIONS: ECONOMIC DYNAMISM AND CULTURE IN MULTILAYERED RELATIONSHIPS
Notice bibliographique
Résumé
We examine how economic dynamism, along with the cultural orientation of individualism vs. collectivism shape the multilayered relationships between perceptual variables—self efficacy, attitude, social capital and perceived opportunities—and entrepreneurial intentions (EI). For the first time, we introduce economic dynamism as a national context variable for EI. We also join a group of entrepreneurship scholars to apply a multilayered approach to account for the multiple interactions among individual and contextual variables. We test our hypotheses using country-level aggregates of GEM data. For comparison purposes, we consider four nations differentiated along the dimensions of economic dynamism and the cultural trait of individualism vs. collectivism, namely, China, Italy, Japan and the United States. The results show that self-efficacy predicts EI across all four nations; the interactive effects between perceived opportunities and attitude and between social capital and attitude are contingent upon national contexts in terms of economic dynamism and individualism vs. collectivism. Although economic development long has been a popular contextual variable in the study of EI, there remains a lack of empirical support. One reason is economic development assumes a stable state, when in fact changes in an economy may be more critical in impacting entrepreneurial intentions. In the current study, we replace economic development with that of economic dynamism. Future research needs to refine the construct and develop a measure of it.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».