Valeurs guidant la planification des nouvelles entreprises
Notice bibliographique
Résumé
L’objet de la présente étude est de cerner les composantes essentielles des facteurs guidant la planification et de déterminer s’il existe des relations entre les caractéristiques du créateur d’entreprise, les approches de gestion, les expériences antérieures au démarrage de l’entreprise et la structure du secteur d’activité, d’une part, et ces facteurs-guides, d’autre part L’étude contient également une analyse des ressemblances et des différences entre les valeurs et les activités de planification chez des créateurs d’entreprise issus de deux milieux culturels différents. Les résultats montrent qu’il existerait deux grands types de facteurs guidant la planification : la « vision stratégique » et ï« appropriation des ressources ». Le modèle développé a été testé sur des échantillons, et nous avons pu constater des différences significatives sur le plan des caractéristiques de l’entrepreneur, du profil de la nouvelle entreprise, de la structure du secteur d’activité et des expériences antérieures au démarrage de l’entreprise. Malgré l’existence de différences culturelles et géographiques notables entre les deux échantillons étudiés, aucune n’apparaît en ce qui concerne les caractéristiques et les pratiques de gestion.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».