Notice bibliographique
Résumé
La finance entrepreneuriale est un domaine de recherche qui se voulait émergent il y a près de trente ans et pour lequel certains chercheurs de renom ont proposé des agendas de recherche spécifiques et stimulants. Or le recensement de plusieurs centaines d’articles publiés révèle que les auteurs ont centré leur attention sur des questions de recherche traditionnelles, laissant souvent de côté les préconisations des experts qui recommandaient notamment d’inclure l’entrepreneur dans les travaux et d’emprunter à la littérature en entrepreneuriat des méthodes et théories pouvant aider à mieux comprendre les questions financières des PME. L’objet de cet article est de faire un survol des travaux réalisés au cours des quinze dernières années en regard des besoins de connaissances spécifiques permettant de favoriser la création et l’émancipation des PME, grâce, notamment, à un financement adéquat. À la vue de ce qui nous semble être un écart entre les connaissances disponibles et celles qui seraient souhaitables selon l’OCDE, et en nous situant dans un contexte de modification de l’environnement d’affaires mondial, nous proposons aux chercheurs intéressés à contribuer au domaine de la finance entrepreneuriale quelques pistes de recherche pour les travaux futurs.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,022 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,012 |
| Communication savante | 0,018 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,031 | 0,009 |
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».