Unpacking the Complexities of Financial Well-being Among Entrepreneurs and Employees: It’s More Than the Money!
Notice bibliographique
Résumé
This study investigates how employment type (entrepreneurship vs paid employment) and individual characteristics (demographics and career motivations) jointly influence financial well-being (FWB) in Trinidad and Tobago. It moves beyond traditional income-based indicators, adopting a subjective, contextualised approach to assess FWB for individuals in the abovementioned setting. A survey was administered to a sample comprising full-time entrepreneurs, full-time paid employees and hybrid entrepreneurs ( n = 364). Full-time entrepreneurs reported significantly higher levels of FWB than paid employees. However, hybrid entrepreneurs—who simultaneously engaged in entrepreneurship and paid employment—did not report significantly higher FWB than wage earners. This suggests that the intensity of entrepreneurial engagement plays a crucial role in shaping an individual’s FWB. Employment type interacted with other demographic variables to shape FWB, reiterating the complexity and multidimensionality of FWB. Intrinsic motivations for choosing one’s career path (passion and self-efficacy) were stronger determinants of FWB than extrinsic factors (financial motivations). The study introduces nuanced perspectives on subjective well-being theory and the theory of planned behaviour, which, to date, remain underexplored in mainstream entrepreneurship and FWB literature. Additionally, its findings underscore the importance of critically assessing individual motivations prior to entrepreneurial entry, thus offering valuable practical implications for aspiring entrepreneurs and policymakers.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».