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Enregistrement W4410543054 · doi:10.1177/25151274251340711

Taking Entrepreneuring Seriously in Entrepreneurship Education—Conceptual Dimensions and Implications for the Classroom

2025· article· en· W4410543054 sur OpenAlexaff
Debora Sara Anspach

Notice bibliographique

RevueEntrepreneurship Education and Pedagogy · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueEntrepreneurship Studies and Influences
Établissements canadiensHEC Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEntrepreneurshipEntrepreneurship educationSociologyPsychologyMathematics educationPedagogyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The scholarly and educational field of entrepreneurship has rapidly expanded and evolved over time, carrying promises of enhanced economic growth and prosperity for nations that harness it. Such speedy establishment and expansion of entrepreneurship education, however, may have obscured the onto-epistemological underpinnings of our pedagogical methods and students’ learning. Thus, the following questions may need attention: Why does entrepreneurship education need to be refocused? Under what onto-epistemological rationale should such renewal be brought forward? And what could be gained for the field of entrepreneurship education? This conceptual paper opens discussions about these three questions from the perspective of entrepreneuring. Entrepreneuring with its underlying process and practice onto-epistemology may be a propitious “conceptual attractor” for the classroom, bringing forward four key pillars for entrepreneurship education to be taken into account: (1) situatedness in space and time; (2) relatedness and open-endedness; (3) everyday creativity and play; (4) reflexivity. The paper contributes to entrepreneurship education by proposing specific learning objectives, teaching methods, and assessment practices for each of the aforementioned four pillars and invites educators to consider entrepreneuring, social and more mainstream perspectives of entrepreneurship not as exclusive but as integrative perspectives that can be unified under the “socializing” umbrella of entrepreneuring.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,108
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,294 · 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'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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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