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Enregistrement W4285493917 · doi:10.1177/09504222221115954

Effect of the university’s entrepreneurial orientation on the academic’s entrepreneurial propensity

2022· article· en· W4285493917 sur OpenAlexaffabout
Carlos Bazán, Arifusalam Shaikh, Katie Gillespie, Tajrian Rushat, Yousuf Radeef, Simon Yap, Chantel Finn

Notice bibliographique

RevueIndustry and Higher Education · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueEntrepreneurship Studies and Influences
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEntrepreneurial orientationEntrepreneurshipSociologyPerceptionPsychological interventionPsychologyPublic relationsMarketingBusinessPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article addresses the following research question: does the entrepreneurial orientation of a university influence the entrepreneurial propensity of its academics? To answer this question, the authors conducted a two-phase study. First, based on a literature review of the entrepreneurial university and Nelles and Vorley’s theoretical framework on entrepreneurial architecture, they developed a conceptual model and research instrument to assess academics’ perceptions of the characteristics most likely attributed to the entrepreneurial university and their effects on an academic’s entrepreneurial propensity. Second, the authors used the research instrument to conduct a pilot study of the effect of a Canadian university’s entrepreneurial orientation on its academics’ entrepreneurial propensity. The pilot study, using the proposed methodology with detailed accounts of collecting, analyzing and interpreting the data, suggests that the proposed methodology is appropriate for measuring the relationship alluded to in the research question. Furthermore, the methodology can help university leadership in designing possible interventions to correct identified deficiencies in the university’s entrepreneurial architecture to stimulate academic entrepreneurship on campus.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,221 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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