Renforcer l’auto-efficacité entrepreneuriale des étudiants par des modèles de rôle d’anciens ayant réussi ou échoué
Bibliographic record
Abstract
À partir d’une modélisation structurelle, cette recherche expérimentale menée sur 276 étudiants permet de mesurer l’impact des modèles de rôles entrepreneuriaux sur leur auto-efficacité et leur intention de créer une entreprise. Nos résultats confirment que l’exposition des participants au message d’un ancien étudiant ayant réussi dans sa carrière entrepreneuriale engendre un éveil émotionnel positif et une attitude favorable envers le message, améliorant l’auto-efficacité et l’intention entrepreneuriale des participants. Pour certains participants, les modèles d’échec sont également efficaces d’un point de vue persuasif, renforçant la relation entre auto-efficacité et intention entrepreneuriale. Par ailleurs, cette recherche démontre que le cadrage du message et l’encouragement verbal d’un membre de l’équipe pédagogique avant l’exposition au message exercent un effet modérateur et parfois paradoxal sur ces résultats selon le sexe de l’étudiant. Nous discutons ces effets en relativisant l’intervention des membres de l’équipe pédagogique dans l’impact des modèles de rôles entrepreneuriaux.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.007 | 0.021 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".