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Enregistrement W2087973322 · doi:10.5539/ibr.v5n7p1

Entrepreneurial Profile and Environmental Commitment of SMEs: A Comparative Analysis in Franceand in Tunisia

2012· article· en· W2087973322 sur OpenAlexvenueno aff
Jouhaina Gherib, Sandrine Berger‐Douce

Notice bibliographique

RevueInternational Business Research · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueEnvironmental Sustainability in Business
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDivergence (linguistics)PillarSustainabilityConvergence (economics)BusinessSustainable developmentEntrepreneurshipFrame (networking)Content analysisPublic policyRegional scienceMarketingEconomic growthPolitical scienceEconomicsSociologySocial scienceEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A pillar of sustainable development (SD), environmental commitment is the subject of many academic studies often devoted to large enterprises located in developed countries. This article analyzes the environmental commitment of SMEs in terms of public policies in favor of SD in two national contexts, namely France and Tunisia, based on a frame of reference of entrepreneurs’ profile. The deductive qualitative methodological approach is essentially based on analysis of interviews conducted in twelve SMEs in each country. The results show that the environmental commitment of SMEs and their motivations are influenced by the managers’ entrepreneurial characteristics as well as their education level, degree of innovation and integration in social networks. The comparative analysis shows convergence and divergence between the French and Tunisian contexts, particularly because of public policy, a mirror image of national cultures.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,905

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,287 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations14
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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