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Enregistrement W4205366778 · doi:10.7202/1084335ar

Préincubation et méthode d’accompagnement pour l’entrepreneuriat étudiant : recherche-action ingénierique sur le terrain d’Ubee Lab

2021· article· fr· W4205366778 sur OpenAlexvenueno aff
Estèle Jouison, Thierry Verstraete, Gérard Néraudau

Notice bibliographique

RevueRevue internationale P M E Économie et gestion de la petite et moyenne entreprise · 2021
Typearticle
Languefr
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueEntrepreneurship Studies and Influences
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cette recherche s’inscrit dans le champ de l’accompagnement à l’entrepreneuriat en apportant de la connaissance sur la préincubation dont le périmètre définitionnel restait à préciser, notamment par le constat d’un manque de travaux empiriques. Elle a utilisé le terrain du préincubateur Ubee Lab de l’Université de Bordeaux, lequel accompagne les étudiants-entrepreneurs avec le double objectif de faire gagner les projets qu’ils portent en maturité et de les rendre convaincants. S’appuyant sur le concept désormais répandu de business model, le responsable d’Ubee Lab exprimait le problème du manque d’une méthode construite autour de cet outil. Plus précisément, la méthode, outre la poursuite du double objectif précédent, devait, d’une part, participer à l’engagement des étudiants en séquençant l’avancement des projets et la remise de livrables et, d’autre part, être formalisée, a minima, afin de pouvoir être enseignée et déployée par les nouveaux salariés d’Ubee Lab, ce type de structure connaissant une rotation importante des personnels. Ce faisant, la méthode professionnalise le métier d’accompagnateur des salariés et participe à leur reconnaissance dans l’écosystème de l’accompagnement entrepreneurial. Cette recherche-action est ainsi de portée ingénierique en apportant une méthode attendue par le terrain et des éléments tirés de celui-ci pour mieux comprendre la préincubation. Cet apport de connaissances semble nécessaire aux écosystèmes d’accompagnement entrepreneurial et aux écosystèmes entrepreneuriaux d’éducation puisque le ministère français de l’Enseignement supérieur, de la Recherche et de l’Innovation incite les universités à, entre autres, accompagner les étudiants porteurs d’un projet entrepreneurial.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,022
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,036
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,115

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0220,036
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0030,005
Communication savante0,0090,006
Science ouverte0,0030,007
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,006

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 Opus0,080
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,216 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations6
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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