FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI MINAT MAHASISWA DI UNIVERSITAS KLABAT UNTUK MEMULAI USAHA
Notice bibliographique
Résumé
Pada era persaingan usaha yang sangat ketat dan terbatasnya lapangan pekerjaan dari perusahaan-perusahaan, sehingga menjadi seorang wirausahawan dan memulai usaha sendiri dapat menjadi pilihan yang baik bagi para mahasiswa bagi masa depan mereka. Penelitian ini dibuat untuk menganalisa pengaruh dari kreatifitas, inovasi, motivasi dan pengetahuan pada minat mahasiswa menjadi seorang wirausahawan. Variabel independen yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari faktor internal dan eksternal, dimana faktor internal terdiri dari kreatifitas, inovasi, motivasi, dan pengetahuan sebagai faktor variabel eksternal. Variabel dependen dalam penelitian ini adalah minat mahasiswa di dalam memulai usaha sendiri. Penelitian ini menggunakan data primer yang berasal dari para mahasiswa di Universitas Klabat yang sedang mengambil mata kuliah kewirausahaan dan mereka yang tidak mengambil mata kuliah tersebut sehingga dapat dilihat respon dari para responden dengan latar belakang yang berbeda-beda. Metode analisa statistik yang digunakan adalah analisa regresi berganda menggunakan t-test dan f-test menggunakan program SPSS. Hasil penelitian ini menunjukan bahwa faktor internal dan eksternal mempengaruhi secara signfikan minat mahasiswa untuk memulai usaha. Kata kunci: Inovasi, kewirausahaan, kreatifitas, motivasi, minat mahasiswa, pengetahuan
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 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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,041 | 0,009 |
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 ».