Effect of the University’s Environment and Support System on Subjective Social Norms as Precursor of the Entrepreneurial Intention of Students
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Notice bibliographique
Résumé
In this study, we aim to understand the influence of the university’s environment and support system (ESS) on subjective social norms (SSN) as one of the precursors of the entrepreneurial intention (EI) of university students. For this, we applied a customized mathematical model of EI based on the theory of planned behavior to probe whether the university’s ESS can affect SSN and analyze the paths that this influence may follow to form the EI of students. In other words, this study argues that the university plays a critical dual role in shaping the EI of students. First, it can provide support mechanisms to help students translate their ideas into viable business models that may further translate into successful ventures. Second, it can help students gain the support of their families and friends who influence their SSN, thus affecting their EI through the mediating effects of the other two precursors of intention. We collected the data from students in a public university in Atlantic Canada via a structured non-disguised questionnaire to test the hypotheses formulated in this study. We analyzed them through partial least square-structural equation modeling of a second-order mathematical model of EI. Analysis of the data indicates that the mathematical model is appropriate for evaluating the relations among the five constructs of the mathematical model of EI. Results of this study support the hypothesis that the university’s ESS may influence students’ perceptions of the opinions of important reference people regarding their prospects of becoming entrepreneurs. Furthermore, we determined that the university’s ESS influences the EI of students mediated by the more proximal precursors of intention. The effect of the university’s ESS is such that it may positively impact the EI of students, but its importance in the mathematical model of EI is still low. These findings can help universities assess their initiatives to promote innovation and entrepreneurship on campus.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle