Représentations conceptuelles par les acteurs entrepreneuriaux : apport des correspondances spatiales ascendantes
Notice bibliographique
Résumé
La littérature en cognition entrepreneuriale de la croissance insiste sur le manque de connaissances permettant de comprendre ce phénomène. De plus, peu de travaux ont porté sur l’efficacité des dispositifs d’accompagnement dédiés à la croissance de la jeune TPE (Très Petite Entreprise). Pourtant, dans la pratique, des divergences de représentations collectives entre acteurs entrepreneuriaux au sujet des actions de croissance à mettre en œuvre menacent l’efficacité de ces dispositifs d’accompagnement. Une compréhension plus affinée des convergences et des divergences de représentations entre les entrepreneurs et les accompagnateurs, en ce qui concerne les actions à mettre en œuvre pour soutenir la croissance comme résultat d’un processus d’orchestration des ressources, serait pertinente pour guider les acteurs entrepreneuriaux faisant face à ce défi. Afin d’éclairer cette problématique, la cartographie des concepts en groupe (CCG) doublée d’une analyse de Procuste aléatoire ont été employées. Ce cadre méthodologique mixte et ascendant permet de déterminer empiriquement les représentations des entrepreneurs et des accompagnateurs en isolant leurs correspondances spatiales respectives. L’empirie permet ainsi de déterminer et de mesurer les convergences et les divergences de représentations des actions de croissance qu’entretiennent ces acteurs entrepreneuriaux. Un positionnement épistémologique en réalisme critique (RC) rend possible une contribution théorique en articulant les mécanismes générateurs (MG) de la croissance extraits des représentations des acteurs entrepreneuriaux. Concernant la contribution managériale de la recherche, des divergences de représentations ont été établies quant aux actions de croissance associées au soutien, au financement et à la gestion des risques.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,003 |
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 ».