Antecedent Factors and their Influence on the Young Entrepreneur’s Future Sustainable Intentions
Notice bibliographique
Résumé
This exploratory study aims to understand the antecedent factors (sustainable/entrepreneurial orientations, self-determination motivation, and contextualities) that may influence a future young entrepreneur’s intentions in developing sustainable enterprise practices (SEP). Adopting humanistic values from a service-dominant logic framework, we evaluate how a future young entrepreneur’s mindset can be shaped in adopting sustainable enterprise best practices on ethical and moral altruistic decision-making. Based on the self-determination theory (SDT), we looked at the autonomous and self-regulatory motivation factors as key influencers on the individual decision-making process, and on how he/she weights contextual complexities in deciding to pursue doing good for the wellbeing of the organization and the community or preferring opportunistic self-interested rewarding goals. Combining online surveys and in-depth interviews in Canada and in China, it was found that intrinsic motivation factors influence the development of sustainable entrepreneurial orientations (SO) and sustainable enterprise practices (SEP). Although contextual and cultural factors moderate the effects of intrinsic motivations, one should capitalize on learned behaviors. As suggested through the in-depth interviews with experienced entrepreneurs, future young decision-makers should be expressly taught about ethical, social, and environmental issues to develop SEP intentions and potential future sustainable entrepreneurial behaviors.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».