Digital Explosion and Entrepreneurship Education: Impact on Promoting Entrepreneurial Intention for Business Students
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to examine the effect of entrepreneurship education and artificial intelligence (AI) development on entrepreneurial intentions while investigating the mediating role of perceived behavioral control. The proposed model also accounts for individual and contextual socioeconomic factors. This study tries to fill the gap in the entrepreneurship literature, which is still lacking with respect to the impact of new technologies on entrepreneurship intentions and shows conflicting results regarding the influence of entrepreneurship education. Our study surveyed 223 business students in Lebanon. The context of this study is of high importance, particularly since the country is currently facing a deep, multifaced political, economic, and financial crisis, and entrepreneurship might be considered an important channel for generating basic sources of income, steering the recovery process, and increasing Lebanese resilience against this highly unstable economy. The structural equation modeling technique (SEM) was conducted to validate the hypotheses. The results show that perceived behavioral control fully mediates the relations between performance expectancy of AI solutions, entrepreneurship education, and entrepreneurial intention. Risk aversion and social support exert a direct impact on entrepreneurial intentions. The findings highlight the need to account for entrepreneurship education and AI development when analyzing entrepreneurial intentions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».