One Size Fits All? Using Machine Learning to Study Heterogeneity and Dominance in the Determinants of Early Stage Entrepreneurship

Emprendimiento social: revisión de la literatura y análisis conceptual

“…ISN 2707-2207 / ISSN 2707-2215 (en línea), julio-agosto, 2022, Volumen 6, Número 4 p 3704 conocimientos, habilidades y actitudes que garanticen un proceso eficaz en el aprendizaje, deben ser creativos y líderes, dado que formaran mentalidades emprendedoras en los estudiantes, se debe sumar contar con un ambiente que motive al estudiante para que identifique, evalúe y concrete ideas que lo convierta en agente del cambio (Campana Añasco & Chamorro Bacilio, 2022) El emprendimiento ha tomado preponderancia en el nivel universitario, por lo que deben darle la relevancia y brindar oportunidad para acceder a la educación que redundará en oportunidades; para el efecto se le debe brindar herramientas que generen impacto social, se debe conectar a los estudiantes con el entorno empresarial para contribuir a la innovación, (Pérez & Arango, 2020). Se resalta que, pese a los innumerables estudios sobre emprendimiento, son escasos los que han resaltado las causas donde se considera una perspectiva tradicional y son complejos en sus determinaciones, ello se debe porque no plantean una visión novedosa, para estudiar la variedad existente a nivel individual y por las redes, considerando la evocación cultural y la motivación, así lo precisa (Graham & Bonner, 2022). En las venideras investigaciones deben comprometerse con la naturaleza, los relieves en razón que son factores que repercuten y forman los conocimientos de los emprendedores a través del cual comprometen a las comunidades en esta fase, (Nambisan, 2017).…”

The Effect of Handling Imbalanced Datasets Methods on Prediction of Entrepreneurial Competency in University Students

“…Today, it is supported by more than enough empirical evidence that entrepreneurs statistically have multiple traits in common [5]. Many studies demonstrate that the distribution of common traits may differ for a vast number of conditions including different sectors [6], cultures [7], economic environments [8], and gender [9,10]. Different conditions cause different key traits for entrepreneurial success, causing countless combinations.…”

“…There have been several pieces of research for predicting entrepreneurial competency using machine learning algorithms [10][11][12]. This study aims to achieve higher performance on base machine learning algorithms by applying imbalanced data handling techniques.…”