Campus entrepreneurs’ research habits and needs: a five-year study
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This study surveyed the entrepreneurship community on a large university campus in 2016 and in 2020 to identify and understand its information habits and needs. User needs can inform service design and assessment, as well as inform approaches to reference interactions. Librarians are encouraged to conduct similar surveys to better understand this niche population. Design/methodology/approach Investigators employed repeated cross-sectional design, a longitudinal research approach that draws on samples of non-overlapping or minimally overlapping cases over time. Qualitative and quantitative data were collected using online survey instruments. Data collected included demographic information, venture characteristics, participation in institutional activities such as accelerator programs and credit courses, general startup research behaviors and needs, and details of a specific instance of business or market research as well as interaction with the library and access to training. Triangulation of semantic and episodic was applied to draw reliable conclusions about respondent behavior. Findings In both surveys, over half of respondents were students and 75% of respondents were engaged in startup activity, most at the early stages. While respondent demographics, type and purpose of information sought remained constant between the two surveys, awareness and use of the library rose on several metrics. Coding revealed insights into respondents’ attitudes toward and strategies for secondary business research. Information obtained during the research process had a moderate impact on their ventures. These findings informed the development of library research and instruction services, programs, and collections for entrepreneurs. Originality/value The repeated cross-sectional design of the study is unique and shows trends in the community over time. The mixed-methods approach provides a robust and nuanced portrait of the community. These findings informed the development and assessment of library research and instruction services, programs and collections for entrepreneurs.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 découle