Academic Entrepreneurial Engagement among Academics in Canada and China: The Impact of Research Orientation and University Expectations
Notice bibliographique
Résumé
Despite a growing awareness of academic entrepreneurship undertaken by professors around the globe, there remain unanswered questions regarding how individual and organizational characteristics shape academics’ decision to engage in entrepreneurial activities. Drawing on data from the 2017–18 Academic Profession in the Knowledge-based Society (APIKS) survey, this study examines research-based and teaching-based academic entrepreneurship engagement in two countries, namely Canada and China, and examines through logistic regressions how academics’ individual research orientation and perceptions of their university’s expectations affect their likelihood of engaging in entrepreneurial activities. The results show that a majority of faculty members in the two countries are involved in entrepreneurial activities, including research-based activities (such as contract research, joint research and publications, and consultancy) and teaching-based activities (such as supervising student internships, volunteer-based work, and public lectures). Regression results suggest that academics who emphasize a theoretical research orientation are less likely to demonstrate entrepreneurial involvement, while academics who report a practical, commercial, or social research orientation are more likely to demonstrate entrepreneurial involvement. Academics who perceive that their university expects them to engage in entrepreneurial activities are also more likely to do so. These findings shed light on ways to reinforce academics’ social involvements and contributions in both countries.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».