Intención empresarial en emprendedores hispanos de Toronto
Bibliographic record
Abstract
Este estudio tuvo como objetivo identificar los factores que influyen en la intención emprendedora y en la continuidad en el autoempleo entre inmigrantes hispanos en Toronto, utilizando como marco la Teoría del Comportamiento Planificado (TCP). Se utilizó un diseño cuantitativo de tipo transversal. Un total de 129 inmigrantes hispanos autoempleados respondieron una encuesta que midió sus actitudes hacia el emprendimiento, normas subjetivas, control conductual percibido, intención emprendedora y continuidad en el autoempleo. Los datos fueron analizados mediante análisis de trayectorias para probar las relaciones predictivas propuestas por la TCP. Los resultados revelaron que tanto la actitud (β = .30, p < .01) como las normas subjetivas (β = .27, p < .05) predijeron significativamente la intención emprendedora (R² = .26), mientras que el control conductual percibido no fue significativo (β = .09, p = .342). Además, la intención emprendedora predijo fuertemente la continuidad en el autoempleo (β = .75, R² = .56). El ajuste general del modelo fue excelente (CFI = .996, GFI = .982, RMSEA = .036), lo que respalda la aplicabilidad de la TCP en este contexto. Los hallazgos ofrecen información valiosa para el diseño de políticas públicas y programas de apoyo destinados a fortalecer el autoempleo entre emprendedores inmigrantes. En conclusión, el estudio confirma la utilidad de la Teoría del Comportamiento Planificado y la Teoría de la Acción Razonada para explicar la intención de emprender y la continuidad en el autoempleo entre inmigrantes hispanos en Toronto. Los hallazgos, basados en datos de emprendedores activos, son relevantes no solo localmente, sino también en otras ciudades con alta presencia hispana, lo que amplía su aplicabilidad internacional.
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 | 0.000 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
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".