Green Entrepreneurship: A New Paradigm for Millennials in Indonesia
Notice bibliographique
Résumé
The number of young entrepreneurs in Indonesia is very low when compared to global data. Meanwhile, environmental issues in Indonesia are in a state of emergency. We are interested in conducting research on millennials as a productive generation and, according to several studies, a generation with high environmental awareness. The purpose of this study is to assess their desire to become environmentally conscious entrepreneurs. The variables used in this study are Green Awareness and Green Knowledge, which will be reflected in their Green Entrepreneurial Behavior via the mediation of Green Entrepreneurial Intention. This study differs from previous studies in that it investigates the millennial generation, not only their desire to become environmentally friendly entrepreneurs, but also their future behavior once they become entrepreneurs. Data was gathered through the use of an online questionnaire, specifically a Google form. Purposive sampling was used, yielding 217 responses from millennials living in and around Jakarta, a metropolitan city known for producing the most young entrepreneurs. The data was processed using PLS-SEM (Partial Least Square Structural Equation Modelling) with SmartPLS 3.2.8. According to the study's findings, improving Green Awareness and Green Knowledge could lead to an increase in environmentally conscious entrepreneurs. The government, educational institutions, and the companies can work together to carry out environmental awareness campaigns and provide environmental knowledge so that future entrepreneurs can become environmentally oriented 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 | 0,002 | 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 | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».