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Enregistrement W4311844650 · doi:10.1177/25151274221143147

Emotion in Entrepreneurship Education: Passion in Artistic Entrepreneurship Practice

2022· article· en· W4311844650 sur OpenAlexaff
ALEXANDRE LEITE DE ÁVILA, Eduardo Davel, Sara R. S. T. A. Elias

Notice bibliographique

RevueEntrepreneurship Education and Pedagogy · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueEntrepreneurship Studies and Influences
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico
Mots-clésPassionEntrepreneurshipContext (archaeology)Field (mathematics)ScholarshipSociologyPsychologyPedagogySocial psychologyPolitical scienceGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although emotions have been recognized as fundamental for entrepreneurship and educational practices in general, the role of emotions in entrepreneurship education (EE) remains overlooked in entrepreneurship scholarship, particularly in the field of EE in the arts, where entrepreneurs are driven by their passion and strong emotional connections to their artistic projects. In this article, we discuss how emotion, and in particular passion, impacts entrepreneurship educational practices in the context of artistic entrepreneurship. Our 24-month inductive practice-based study, which used different sources of information (documents produced by the participants, direct observation, videos and semi-structured interviews) resulted in the identification of two dynamics of passion (transforming and contagious) and three aspects in which passion affected the EE process (motivation, collaboration and resilience). We conclude that our results can enrich studies in EE from different paths: discussing the relations between impacts of passion and other widely discussed constructs, broadening the understanding of passion as a dynamic and sociocultural emotion and highlighting the role of pedagogical practices in this context. Additionally, we broaden current understandings of the importance of passion for EE in the arts field.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,299
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,285 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations12
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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