Factors Influencing E-Entrepreneurial Intention among Female Students in Saudi Arabia
Notice bibliographique
Résumé
Entrepreneurship has attracted enhanced attention in the twenty-first century. Entrepreneurial schemes vary the production and service sectors of a country's economy and lead it to increase its revenues and materialize speedy growth and development. However, the current Saudi regime has allowed enhanced social space to females, and a new social environment has paved the way for them to partake business opportunities actively. Thus, the aim of this study is to explore the direct impact of perceived social support towards e-entrepreneurial intention as well as the direct influence of perceived social support on the theory of planned behavior (TPB) components encompass attitude towards entrepreneurial, subjective norms, and self-efficacy of entrepreneurship. Also, this study examines the direct effect of the theory of planned behavior (TPB) components (attitude towards entrepreneurial, subjective norms, and entrepreneurial self-efficacy). Data were collected through questionnaires which were completed by 534 undergraduate female Saudi students have been selected randomly studying at various Saudi universities. Structural Equation Modeling (SEM) was used to test the model, and data analysis was carried out using Structural Equation Modelling – Partial Least Square (SEM-PLS). This study, therefore revealed that perceived social support has a positive impact on the e-entrepreneurship intention as well as the relationship between perceived social support and the components of the TPB (attitude towards entrepreneurial intention, subjective norms, and entrepreneurial self-efficacy) were statistically significant. Subsequently, the direct effect of the TPB components (attitude towards entrepreneurial and entrepreneurial self-efficacy) was significant, while the direct effect related to subjective norms and the e-entrepreneurial intention was insignificant. Therefore, this study offers theoretical and practical contributions to entrepreneurial studies.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».