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Enregistrement W7084088895 · doi:10.1080/08276331.2025.2560136

The impact of national culture on entrepreneurial performance and management practices among Vietnamese entrepreneurs

2025· article· en· W7084088895 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueJournal of Small Business & Entrepreneurship · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueEducational Innovations and Technology
Établissements canadiensHEC Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVietnameseEntrepreneurshipWomen entrepreneursOrganizational cultureWork (physics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study examines how national culture influences management practices and entrepreneurial performance among Vietnamese entrepreneurs in native and diaspora settings, highlighting the impact of cultural dimensions such as power distance, indulgence, and masculinity. Using a sample of 375 Vietnamese entrepreneurs, the study employs Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM) to analyze the data. It addresses three research questions: how national culture shapes management practices (RQ1), how these practices impact entrepreneurial performance (RQ2), and whether they mediate the cultural influence on performance (RQ3). The findings highlight the critical role of cultural adaptation in business strategy. Results reveal that cultural alignment significantly boosts entrepreneurial performance. The study emphasizes the critical interaction between cultural dimensions and management strategies, particularly highlighting the role of indulgence—a more recent addition to Hofstede’s cultural dimensions. The findings provide valuable insights for entrepreneurs and policymakers. Entrepreneurs can achieve greater success by integrating cultural nuances into management strategies. Policymakers can enhance entrepreneurial activities by supporting culturally informed education and training programs. This study contributes new insights into the influence of indulgence and other cultural dimensions on entrepreneurship. It extends existing research by considering interactions between different cultural dimensions and their combined effect on management practices and entrepreneurial performance.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,022

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,278 · 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'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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