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Enregistrement W4402710866 · doi:10.34190/ecie.19.1.2400

The Role of Cognitive Style in Influencing Entrepreneurial Self-Efficacy and Subsequent Entrepreneurial Intention

2024· article· en· W4402710866 sur OpenAlexaff
Salma Nader Abbass Hussein, Hadia Hamdy Abdelaziz

Notice bibliographique

RevueEuropean Conference on Innovation and Entrepreneurship · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueEntrepreneurship Studies and Influences
Établissements canadiensUniversity of Prince Edward Island
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyStyle (visual arts)Cognitive styleSelf-efficacyCognitionEntrepreneurshipSocial psychologyBusinessArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cognitive style has been largely acknowledged to highly contribute to explaining variances in individuals’ behavior. However, very few researchers studied the role of cognitive style in influencing entrepreneurial self-efficacy along the entrepreneurial intention process. Therefore, the purpose of this research is to study how differences in preferences towards linear, non-linear and balanced thinking style would affect individuals’ self-perceptions towards entrepreneurial self-efficacy and subsequent intentions to create a new business. This study’s findings reported that non-linear thinking style is negatively correlated to entrepreneurial self-efficacy which subsequently affects entrepreneurial intentions negatively. While linear thinking style was positively correlated to entrepreneurial self-efficacy which in return affects entrepreneurial intentions positively. Moreover, thinking style balance was found to be positively correlated to entrepreneurial self-efficacy that exceeds the magnitude of the Linear-Entrepreneurial Self-Efficacy relationship which subsequently affects intentions positively. Furthermore, the relationship between entrepreneurial self-efficacy and entrepreneurial intentions had higher significance and was stronger in effect for individuals with balanced thinking style than for those with linear and non-linear thinking style.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,617
Score d'incertitude au seuil0,980

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,221 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2024
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