Entrepreneurial Characteristics, Development Needs, and a Proposed Development Model for Royal Thai Army Reservists before Discharge: A Mixed-Methods Study
Notice bibliographique
Résumé
This study examined the entrepreneurial characteristics, development needs, and proposed a development model for Royal Thai Army reservists before discharge. A mixed-methods design was employed, combining quantitative data from 416 reservists via a structured questionnaire with qualitative insights from interviews with 10 reservists and five commanding officers. Quantitative results indicated high levels across seven entrepreneurial characteristics: motivation (M = 4.12), integrity (M = 3.94), creativity (M = 3.75), reflection (M = 3.75), opportunity recognition (M = 3.47), risk-taking (M = 3.57), and problem-solving (M = 3.53). Development needs were also high in all dimensions, with motivation (M = 4.05) and integrity (M = 4.01) ranking highest. Qualitative findings revealed diverse entrepreneurial aspirations—mainly in food, retail, livestock, and logistics—while highlighting strengths such as integrity, discipline, and perseverance, alongside gaps in creativity, opportunity recognition, and risk management. Reservists favored practical, hands-on training, short theoretical sessions, access to funding, and market opportunities within or near military facilities. Commanding officers emphasized similar strengths but noted constraints, including limited capital, low education, insufficient business knowledge, and a reliance on orders. They recommended integrating mindset training, basic business skills, and innovation into blended workshops with real-market simulations and post-discharge support. The integrated results inform a comprehensive development framework centered on creativity, opportunity identification, and practical operations, supported by institutional facilitation and mentoring to enhance entrepreneurial readiness.
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 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 | 0,013 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».