Nationwide entrepreneurship content in secondary schools: Impact on entrepreneurial careers
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Research Summary In an agenda setting seminar in 1997, when entrepreneurship was just emerging as a serious field of scholarship, Nobel Laureate Kenneth Arrow offered a challenging null hypothesis, namely, that entrepreneurship being a stochastic phenomenon, educational content is unlikely to make a difference in startup rates or success thereafter. With a view to begin tackling this null, we utilize a nationwide educational reform as a quasi‐experiment to investigate the effect of business and entrepreneurship‐oriented education on (i) early age startup (i.e., direct effects) and (ii) postgraduation choices that may lead to startup activity later (i.e., indirect effects). We find evidence for positive direct and indirect effects and discuss implications for future research into the design of entrepreneurship education policies as well as content and teacher training. Managerial Summary A variety of entrepreneurship programs exist at prestigious universities to stimulate startup for students who enroll in these based on entrepreneurial preferences and intentions. The resulting new ventures created are important drivers of innovation, economic growth, and job creation. Our study indicates that exposure to business and entrepreneurship content at an earlier age is equally important. Both in terms of obtaining a realistic insight into entrepreneurship as a career, leading to more realized startups of high quality but also in terms of developing a preference for entrepreneurship affecting subsequent choices regarding tertiary education and employment in favor of future entrepreneurship. We suggest investments in broadening entrepreneurship education for all in contrast to for specific targeted groups such as university or technology entrepreneurs.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,002 |
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 ».