THE NATURE, EMERGENCE, AND IMPACT OF ENTREPRENEURIAL IDENTITY IN AN ENTREPRENEURSHIP EDUCATION CONTEXT
Notice bibliographique
Résumé
Entrepreneurial identity shapes thoughts and actions of entrepreneurs during the process of opportunity recognition and new-venture creation. Entrepreneurship education as a context is expected to facilitate the emergence of entrepreneurial identity among students. In my thesis, I present three studies that explore the nature of entrepreneurial identity and its impact on career identities. After the first introductory chapter, I examine in the second chapter a Graduate Program of Entrepreneurship and Innovation (GPEI) at the school of engineering and an entrepreneurship stream at MBA program (EnMBA) in two prestigious Canadian universities. I discovered a new unintended career specialization that I identify as an “entrepreneurship profession.” This study contributes to the theory of legitimation by identifying elements that impact and were impacted by the newly emerging entrepreneurship education program. My findings provide insight into the institutionalization of new fields, as well as the evolutionary properties of management education. In the third chapter, I examine the nature and emergence of an entrepreneurial identity among students of an entrepreneurship Bachelor of Commerce program in Toronto, Canada. I found entrepreneurial identity to be a self-perceived meta-identity that enables individuals to reject aspects of their current role identities and create new ones. In the fourth chapter, I examine how individuals who graduated from entrepreneurship programs use their entrepreneurial identities in shaping their careers. I found that entrepreneurial identity acquired during entrepreneurship education shapes the profiles of graduates, and five career paths were identified: dream-building, entrepreneurship pop culture, institutional entrepreneurship, investment entrepreneurship, and new venture path. I argue that entrepreneurship education might not prepare its graduates to become founders, but it empowers them with an entrepreneurial identity awareness and entrepreneurship institutional knowledge. In the fifth chapter, I conclude by discussing the impact of this research on my academic and personal identities. I elaborate on future research opportunities and my research program. I also reflected on my own entrepreneurial identity and its impact of my academic career.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 tête enseignante, 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 ».