Established and Nascent Entrepreneurs: Comparing the Mental Health, Self-Care Behaviours and Wellbeing in Singapore
Notice bibliographique
Résumé
Mental health problems currently affect a quarter of the world's population. Recent research in western societies has started to examine the relationship between entrepreneurship and mental health problems such as Attention Deficit Hyperactivity Disorder (ADHD) and dyslexia. However, little has been done to categorize entrepreneurs into different types and investigate how their levels of mental health and well-being correspond to these types. This study divided entrepreneurs into established and nascent categories and examined this topic in Singapore. By distributing two sets of surveys, a total of 834 responses were collected, with 346 responses from established entrepreneurs and 488 responses from nascent ones. The results showed that the nascent entrepreneurs' levels of well-being were found to be much lower than those of the established entrepreneurs. Furthermore, entrepreneurs with ADHD or dyslexia symptoms generally had a much lower level of life satisfaction, compared with those without. However, the self-care behaviours observed in this sample differed somewhat from observations made in western societies, which might be explained by the different cultures and habits in Singaporean society. The findings not only highlight the need for relevant organizations to support nascent entrepreneurs but serve to remind veteran entrepreneurs to practice more healthy self-care behaviours.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».