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Enregistrement W1907121401 · doi:10.7202/1028041ar

Les leviers sociaux de la réussite entrepreneuriale

2015· article· fr· W1907121401 sur OpenAlexvenueno aff
Amina Omrane, Olfa Zeribi-Ben Slimane

Notice bibliographique

RevueRevue internationale P M E Économie et gestion de la petite et moyenne entreprise · 2015
Typearticle
Languefr
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueEntrepreneurship Studies and Influences
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceSocial capitalSociologyPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Le capital social constitue un outil pertinent non seulement pour développer le réseau de relations sociales que détient l’entrepreneur avec les parties prenantes clés au développement de son entreprise nouvellement créée, mais également pour favoriser son accès aux ressources externes stratégiques, à savoir le financement et les informations requises. Or, la rareté des recherches consacrées aux antécédents du capital social entrepreneurial nous a interpellées et amenées à tenter d’approfondir notre appréhension du processus par lequel l’entrepreneur pourrait contribuer à faire perdurer son entreprise nouvelle. Il serait donc judicieux de porter une attention particulière aux facteurs qui sont susceptibles de faciliter la formation et le développement du capital social entrepreneurial. Une étude menée auprès de 120 entrepreneurs de sociétés de services et d’ingénierie informatique (SSII) tunisiennes illustre le rôle que jouent les compétences sociales de l’entrepreneur dans le développement d’un capital social (découlant d’un réseau étendu, de relations riches en liens faibles et non redondants) propice à un accès plus facile aux informations et au financement requis. Ces compétences sociales renferment le management de l’impression via la valorisation d’autrui, la persuasion sociale et l’intelligence émotionnelle de soi.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,050

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0040,004
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0000,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,002

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,037
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,248 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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