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Enregistrement W3038910930 · doi:10.1522/revueot.v29n2.1150

Le coworking en région au Québec : une innovation territoriale et entrepreneuriale contribuant au développement local?

2020· article· fr· W3038910930 sur OpenAlexaffvenueabout
Diane‐Gabrielle Tremblay, Erwan Vaineau

Notice bibliographique

RevueRevue Organisations & territoires · 2020
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Sciences and Governance
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésPolitical scienceHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les espaces de coworking sont apparus d’abord dans les grandes métropoles du monde, mais se sont aussi multipliés en région. Ils visent l’échange de connaissances, la collaboration, le réseautage et l’innovation territoriale. Alors que ces espaces ont fait l’objet d’études dans les espaces métropolitains, ils ont été très peu étudiés en région. Nous avons donc mené une recherche dans des espaces de coworking en région au Québec. Nous avons pu constater que ces espaces visent souvent les mêmes objectifs de collaboration et de réseautage, mais qu’ils s’en distinguent aussi en région : les coworkers sont un peu plus âgés en moyenne et ont souvent une orientation plus entrepreneuriale, bien qu’ils soient aussi souvent travailleurs autonomes. Les espaces sont moins nombreux en région et moins axés sur les services d’animation ou la différenciation par la décoration ou l’ambiance. Les coworkers en région se préoccupent davantage de la dimension entrepreneuriale et gestionnaire, de services d’affaires et aussi de leur contribution au développement territorial local.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,926
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,254 · 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.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations4
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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