Mentorat et développement de l'auto-efficacité de l'entrepreneur novice : l'effet combiné des fonctions du mentor, de la similitude perçue et de l'orientation dans un but d'apprentissage du mentoré
Bibliographic record
Abstract
Renforcer l'auto-efficacité entrepreneuriale est l'un des objectifs majeurs des programmes d'accompagnement et de formation en entrepreneuriat. Cet article mesure l'impact combiné d'une variable individuelle (l'orientation dans un but d'apprentissage) et de deux variables relationnelles (les fonctions du mentor et la similitude perçue) sur l'auto-efficacité de 314 entrepreneurs novices du Réseau M de la Fondation de l'entrepreneurship au Québec. Nos résultats démontrent que le développement de l'auto-efficacité chez le novice par le mentorat est optimal lorsqu'il a une faible orientation dans un but d'apprentissage et qu'il se perçoit comme de manière similaire à son mentor. Chez les mentorés fortement orientés dans un but d'apprentissage, on constate une baisse de l'auto-efficacité entrepreneuriale qui pourrait constituer un ajustement nécessaire pour certains profils. Cela confirme l'importance de la similitude dans un contexte de mentorat pour entrepreneurial et met en lumière le rôle de l'orientation dans un but d'apprentissage en tant que modérateur important de la relation de mentorat.
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 | 0.001 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.001 |
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".