The relationship between entrepreneurial intention and behavior: A meta-analytic review
Notice bibliographique
Résumé
A vibrant literature studying antecedents of entrepreneurial intentions is largely motivated by an often implicit assumption that they will be followed by subsequent entrepreneurial behaviors or actions. A much smaller number of studies actually test this assumption. Their results suggest that while the entrepreneurial intention–behavior relationship is usually present, its strength turns out highly contextual. This meta-analysis intends to integrate and summarize the available research base on the entrepreneurial intention–behavior relationship, assessing the moderating impacts of environmental, demographic and methodological factors. Data from 75 studies (150,703 individuals) were included in the analysis. Our results indicate that the focal relationship is robust across environmental contexts, populations, and methodologies except for the measures used for entrepreneurial behavior, the use of a database compared to collecting new data, and the duration of time between intention and behavior. Additionally, entrepreneurial intentions were found to account for only 17% of the variance in entrepreneurial behaviors as opposed to the commonly expected and cited 37%. Our findings suggest theoretical and methodological considerations for future work aimed at exploring and overcoming the non-trivial intention–behavior gap and we encourage the discovery of cognitive and behavioral factors reinforcing the intention–action translation at different levels of analysis and over time.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».