Changing Behaviours and Its Theories to Achieve the Desire for Entrepreneurship in Future Generations in the UAE and Gulf Region
Notice bibliographique
Résumé
The Gulf region has been emerging as a prosperous hub of entrepreneurship and commercial innovation and is, at present, portraying continuous development. The success of this region is due to several different factors such as the size of the region, youth generation; digital economy; and its progressive access to technology. This study is a literature review and adopts a five-stage process to recruit studies that align with the aim of this study. The data was collected from journal articles, blogs, government websites, and articles from Google Scholar, Proquest, EBSCO, and EconLit. A total of 31 journal articles were reviewed and analyzed. This paper (1) identified variations in entrepreneurial activities, attitudes and perceptions, and aspirations among UAE youth; (2) explored factors defining the nature and level of UAE entrepreneurial work; and (3) presented the potential of entrepreneurship through education in the UAE; (4) need to strengthen technological transfers to entrepreneurial approach and networking opportunities. Initiatives taken by the UAE government in supporting entrepreneurial development were also presented and emphasized. Entrepreneurs are observed as a core aspect that encourages creativity and innovation, generates employment opportunities, and brings prosperity to society. This paper emphatically focuses on entrepreneurship research by presenting policy implications to improve UAE’s entrepreneurship in the country’s economy.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,006 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».