The Woman-Entrepreneur: The State of Research on Entrepreneurship Education, Business Incubation, and Women in the Philippines
Notice bibliographique
Résumé
In the Philippines, entrepreneurship education is seen as essential in boosting economic growth, generating new ideas, and starting new businesses. Despite of offering BS Entrepreneurship, mandated by CHED Memorandum Order No. 18, Series of 2017, for more than two decades, wherein the program stresses the importance of entrepreneurial skills and venture development, but gaps and challenges remains, especially when it comes to fostering creativity, maintaining institutional support, and bringing together industry collaboration. This review aims to look into the current status of entrepreneurship education in the Philippines and how it closes the economic gaps and addresses gender equality in doing business. The study observes that action-based learning, grounded on Dewey's experiential theory, Saravatsy's causation and effectuation, and Frese's action regulation theory, is a major advancement in the field of entrepreneurship education. This was built by looking at recent literature, policies, frameworks, programs, and case studies of university-based Technology Business Incubators (TBIs) and innovation centers. On the other hand, the results also showed that women are still underrepresented in the entrepreneurial landscape, specifically in scalable and innovation-driven businesses, due to systemic problems and mental blocks. The review mentions that innovation centers and TBIs have been instrumental in assisting individuals who aspire to become entrepreneurs, but transforming their programs and strategies to ensure that they are gender-responsive. It suggests that entrepreneurship education should include mentorship, soft innovation, and inclusive teaching methods to help and empower women 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 | 0,005 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,007 |
| Communication savante | 0,007 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».