Les représentations sociales du secteur de l’hôtellerie-restauration et leur influence sur la perception individuelle du risque à entreprendre : le cas d’étudiants d’un programme supérieur spécialisé en gastronomie et en hôtellerie
Notice bibliographique
Résumé
Notre étude vise à aborder la question de la représentation sociale du secteur de l’hôtellerie-restauration (HR) et ses effets potentiels sur la perception individuelle du risque à entreprendre. L’objectif sous-jacent de cette recherche est d’identifier certains freins et/ou facteurs destinés à faciliter la vocation entrepreneuriale dans ce secteur, afin de mieux les intégrer dans les pratiques de sensibilisation à l’entrepreneuriat ou de formation. Un échantillon de 279 étudiants d’une école supérieure spécialisée en gastronomie et en hôtellerie a été interrogé en janvier 2018. Une échelle de mesure des représentations sociales du secteur a tout d’abord été validée, puis confrontée statistiquement à l’échelle de la représentation individuelle du risque à entreprendre de Barbosa (2008). Nos résultats montrent une nette influence des représentations liées aux conditions de travail du secteur d’une part, du plaisir, du partage et de l’hédonisme d’autre part, sur diverses dimensions liées à la perception du risque à entreprendre. Ces conclusions ouvrent la voie à d’autres recherches, confirmatoires, menées auprès d’échantillons plus conséquents.
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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,000 |
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.
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 ».