MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W6893176926 · doi:10.5281/zenodo.15364021

Resource-Rich and Inclusive Vocational Education: Driving Entrepreneurial Intentions in Disadvantaged Student Populations

2025· book-chapter· en· W6893176926 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2025
Typebook-chapter
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueEntrepreneurship Studies and Influences
Établissements canadiensSt. Francis Xavier University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDisadvantagedVocational educationResource (disambiguation)UnemploymentEntrepreneurshipFace (sociological concept)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Context: Vocational education has evolved from merely providing technical skills for employment to fostering self-employment and entrepreneurial careers, particularly in response to global unemployment challenges. This shift is critical in resource-constrained environments, where many youth face disadvantages due to cycles of generational poverty. While enhancing entrepreneurial intentions is now a goal within Technical Vocational Education and Training (TVET) institutes, it remains challenging in contexts where students are less resilient and more risk averse. Despite increasing efforts by vocational institutes to implement inclusive practices—such as providing diverse resources and accommodating various learning styles—little is known about the effectiveness of these initiatives in promoting entrepreneurial intentions. Approach: This study investigates the relationship between resource support mechanisms—including financial aid, access to technology, location assistance, and business mentorship—and inclusive teaching practices in relation to entrepreneurial intentions among disadvantaged TVET students in the Caribbean. Utilizing a quantitative design, data were collected from 240 TVET students via structured surveys. Findings: Findings reveal that inclusive teaching practices positively correlate with entrepreneurial intentions, while the four forms of resource support show no direct relationship. However, cluster analysis indicates that when both resource support and inclusive teaching are perceived as high, entrepreneurial intentions also increase. Conclusions: The results underscore the importance of a comprehensive support system that combines resource provision with inclusive teaching to benefit disadvantaged populations. Policymakers and TVET administrators should prioritize synergistic strategies to enhance entrepreneurial intentions, paving the way for improved opportunities and outcomes for marginalized students.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,056

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,245 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research)→Même sujetEntrepreneurship Studies and Influences→Travaux en français237 207→