The Development of a Causal Relationship Factor Model Affecting Entrepreneurial Behavior for Sustainable Development
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this article is to develop a causal relationship factor model affecting entrepreneurial behavior for sustainable development using a mixed-methods research approach that integrated both quantitative and qualitative methodologies. The quantitative phase involved testing the causal relationships affecting entrepreneurial behavior by collecting data through questionnaires from 327 university students in Bangkok. This was followed by a qualitative phase, which included conducting in-depth interviews with 17 university students in Bangkok. The quantitative research results indicated that a causal relationship factor model affecting entrepreneurial behavior for sustainable development was congruent with the empirical data (Chi-Square = 48.017, df = 35, p = .070, CMIN/DF = 1.372, RMSEA = .034, CFI = .975, GFI = .975, AGFI = .945, NFI = .918, RMR = .013). Structural Equation Modeling (SEM) has allowed us to examine the hypothesized relationships among the independent, mediators, and dependent variables. The empirical result, a testament to the robustness of our research, illustrates that entrepreneurship education had a positive relationship with and influenced both entrepreneurial mindset and orientation. Similarly, entrepreneurial orientation demonstrated a positive relationship with and influenced entrepreneurial intention, and entrepreneurial intention had a positive relationship with and influenced entrepreneurial behavior. The qualitative research results indicated that entrepreneurship education is essential for sustainable entrepreneurship, influencing the entrepreneur’s mindset, orientation, intention, and behavior. Overall, the findings from the qualitative research effectively explained, confirmed, and expanded upon the quantitative research results, providing greater clarity and completeness to the study’s outcomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».