Investigating the Motivating Factors of Youths-Students Interest to Become Entrepreneurs: A Case of Anambra State, Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
This study explored the factors that motivates the youth’s interest (intention) to become entrepreneurs by incorporating the personality attributes from the “Theory of planned behavior” and environmental factors, with some selected “control variables” (experience, gender, and age). A multivariate statistical technique was used to test the relationship between the variables using “Structural Equation Modeling” AMOS Package version 23. A sample of 400 students from Chukwuemeka Odumegwu Ojukwu university in Anambra State, Nigeria was used to analyze the data. The results of the study indicated that attitude, self-efficacy, and subjective norms have a statistically significant effects on student’s entrepreneurial interest. The findings also indicated that entrepreneurial education has an impact on students’ attitude but has no obvious effect on intention. Apart from government support policy which was found to have statistical negative effect on intention, other external barriers have no effect on attitude and intention. Understanding these factors is important to make recommendations to the government and other relevant stakeholders to promote youths’ entrepreneurship in Nigeria. The importance of entrepreneurship is not only vital for economic growth but also for long term sustainable development. Through the vital information gained from investigating these motivating factors of youth’s interest to engage in entrepreneurship, the government and other important stakeholders can formulate effective policies to improve macroeconomic conditions to encourage university students to become entrepreneurs.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».