Fostering an entrepreneurial mindset among university students: Evidence from the University-based entrepreneurial ecosystem in Vietnam
Notice bibliographique
Résumé
This study investigates how personal traits (PT), family background (FB), and the university ecosystem (UE) shape the entrepreneurial mindset (EM) and, in turn, entrepreneurial intention (EI) among university students in Vietnam. Drawing on the Theory of Planned Behavior (TPB), the study integrates individual, familial, institutional, attitudinal, normative, and control factors into a unified framework. By conceptualizing EI as a behavioral decision under uncertainty, the study positions EM as a cognitive mechanism that mediates how students form and enact entrepreneurial decisions. Using PLS-SEM on survey data from 412 students, the results confirm that PT and UE are the strongest drivers of EM. At the same time, EM, attitude (AT), subjective norms (SN), and perceived behavioral control (PBC) exert significant direct effects on EI. The model explains 49.0% of the variance in EM and 56.0% of the variance in EI, demonstrating robust explanatory power. These findings contribute to the decision sciences by demonstrating how cognitive readiness (EM) and TPB constructs influence entrepreneurial decision-making, thereby offering implications for universities and policymakers to design decision-making environments that foster entrepreneurship among students.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».