THỰC TRẠNG VỐN TÂM LÍ TRONG KHỞI NGHIỆP CỦA SINH VIÊN VIỆT NAM
Bibliographic record
Abstract
Vốn tâm lí (VTL) có vai trò quan trọng trong việc hình thành và duy trì ý định khởi nghiệp của sinh viên (SV), giúp họ vượt qua khó khăn, duy trì động lực và gia tăng khả năng thành công. Nghiên cứu này nhằm khảo sát thực trạng VTL trong khởi nghiệp của SV Việt Nam, sử dụng thang đo VTL PCQ-24 phiên bản Việt Nam. Dữ liệu được thu thập từ 2380 SV đang học tập tại các cơ sở giáo dục đại học trên toàn quốc. Kết quả cho thấy mức độ VTL trong khởi nghiệp của SV Việt Nam đạt mức cao, trong đó thành phần Hi vọng có điểm trung bình cao nhất trong bốn thành phần của thang đo. Từ kết quả này, nghiên cứu đề xuất tăng cường môi trường học tập và trải nghiệm thực tiễn nhằm phát triển hơn nữa VTL trong khởi nghiệp, đặc biệt chú trọng năng lực xây dựng chiến lược và tự đánh giá thành công của SV.
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 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.105 | 0.021 |
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".