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Enregistrement W2754207704 · doi:10.7202/1040979ar

L’entrepreneuriat féminin autochtone : limites des approches existantes et nouvelles perspectives endogènes

2017· article· fr· W2754207704 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Sophie Brière, Maripier Tremblay, Isabelle Auclair

Notice bibliographique

RevueRecherches féministes · 2017
Typearticle
Languefr
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueEntrepreneurship Studies and Influences
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dans le contexte québécois, le développement entrepreneurial a été mis en avant en tant que stratégie en vue de favoriser l’autonomisation économique des femmes. Cependant, l’entrepreneuriat féminin est un objet de réflexion qui demeure encore sous-exploré, particulièrement en milieu autochtone. Reconnaissant l’importance du contexte dans le développement entrepreneurial et dans l’accès aux ressources et considérant que les Autochtones appartiennent à des communautés diverses issues de milieux, de territoires et de cultures différenciés, les auteures estiment que le manque d’études spécifiques et contextualisées représente une lacune sérieuse. Les auteures ont comme objectif d’analyser et de reconnaître, dans une perspective critique, les impacts du contexte patriarcal et colonialiste ainsi que les enjeux propres aux entrepreneures autochtones. Dans cette perspective, la réflexion apportée permet de dégager des constats relatifs aux obstacles rencontrés par les entrepreneures et pose un regard sur les mesures de soutien qui leur sont offertes. En somme, non seulement les auteures remettent en question les mesures existantes, mais elles poussent leur réflexion en formulant des propositions qui permettront l’élaboration de stratégies novatrices et mobilisatrices, et qui répondront aux besoins émergeant du contexte particulier dans lequel les femmes autochtones développent leur entreprise.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,517
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0030,004
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,108
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,218 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations1
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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