Social cognitive career theory and higher education students’ entrepreneurial intention: The role of perceived educational support and perceived entrepreneurial opportunity
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: This study aims to integrate insights from the Socio-Cognitive Career Theory (SCCT) and entrepreneurship literature to develop a research framework of how perceived entrepreneurial opportunities (PEO) and perceived educational support (PES) shape the progression of entrepreneurial self-efficacy (ESE) and entrepreneurial career interests (ECI). Additionally, this study investigates whether ECI mediates the effects of PEO and PES on entrepreneurial intention (EI) and how PEO and PES moderate the effects of ESE and ECI on EI. METHODOLOGY: A sample of 888 university students was recruited from Vietnam. Cronbach’s alpha and confirmatory factor analyses were adopted to test the reliability and validity of the scales. Structural equation modeling (SEM) is then used to test formulated hypotheses. FINDINGS: The current study demonstrates that ESE and ECI directly trigger EI. Although PES and PEO did not directly impact EI, their influence on EI was mediated through ESE and ECI. In addition, PEO was found to act as a positive catalyst for the transformation of ESE and ECI into EI. The greater the entrepreneurial opportunities students perceive, the more likely they are to convert ESE and ECI into intentions to become entrepreneurs. IMPLICATIONS: This study makes a significant contribution by emphasizing the relevance of the SCCT framework in understanding entrepreneurship and brings to the forefront the role of PES and PEO in shaping the progression of ESE, ECI and, ultimately, EI. In addition, the findings of this study provide practical implications for nascent entrepreneurs, entrepreneurship educators, and policymakers. ORIGINALITY AND VALUE: This study is one of the first to investigate the role of PEO and PES in the development of Vietnamese students’ SES, ECI and, ultimately, their intention to engage in entrepreneurship.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».