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Enregistrement W4388960486 · doi:10.5430/afr.v12n4p144

A Brief Review Note on Enhancing Entrepreneurial Excellence: Success Factors in Higher Education Entrepreneurship Education

2023· review· en· W4388960486 sur OpenAlexvenueno aff
Halim Shuhaimi Yeop Johari, Maslinawati Mohamad, Nurhidayah Yahya, Hairul Suhaimi Nahar

Notice bibliographique

RevueAccounting and Finance Research · 2023
Typereview
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueEntrepreneurship Studies and Influences
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExcellenceEntrepreneurshipEntrepreneurship educationSalientCritical success factorPublic relationsExperiential learningEntrepreneurial educationOperational excellenceHigher educationBusinessSociologyMarketingPolitical scienceEconomic growthEconomicsPedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper represents a brief review note exploring the success factors contributing to the effectiveness of entrepreneurship education in higher education institutions. Capitalising on the existing literature and the empirical evidence presented therein, this paper comprehensively delineates key elements contributing to the enhancement of entrepreneurial excellence in higher educational settings. The salient success factors identified include experiential learning, industry and entrepreneurial networks, and supportive infrastructure and resources. This review paper discusses these success factors and suggests critical recommendations for future research and practice in university entrepreneurship education. Ideally, future research should explore new and creative ways to improve entrepreneurship education, systematically overcoming associated challenges in studying entrepreneurship education. Overall, this brief review note contributes to the existing body of knowledge which aims at the advancement of entrepreneurship education in higher education institutions, thereby facilitating the development of successful entrepreneurs.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,909
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,138
Tête enseignante GPT0,407
Écart entre enseignants0,269 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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