Favoriser un développement durable en Afrique subsaharienne par l’entrepreneuriat innovant : quelles conditions institutionnelles et sociétales?
Notice bibliographique
Résumé
Un certain scepticisme semble planer sur la capacité de l’entrepreneuriat à impulser une dynamique vertueuse et durable dans les économies en développement, particulièrement en contexte africain francophone, où l’esprit d’entreprise est réputé moins vivace. Une explication tient peut-être à une relative méconnaissance des spécificités de l’entrepreneuriat en contexte africain francophone. L’objectif de cet article est d’étudier la pertinence des dispositifs d’accompagnement à partir des caractéristiques insuffisamment approfondies de ces écosystèmes. En effet, améliorer la connaissance des conditions dans lesquelles les TPE/PME africaines performantes évoluent ainsi que les types de défis, d’opportunités, de ressources et de réseaux au sein de leurs contextes est nécessaire pour faire avancer l’accompagnement à l’entrepreneuriat. À travers des expériences déjà menées, l’analyse comparative de deux cas contrastés permet d’éclairer les pratiques pertinentes pour contourner les freins et renforcer les capacités de résilience, sans pour autant en accroître la vulnérabilité. Les résultats mettent en évidence des dynamiques d’innovation de modèles d’affaires basées sur des ressources locales, complémentaires des ressources financières et technologiques, ainsi que l’importance d’une approche territoriale plus axée sur des préoccupations de résilience que de croissance.
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 | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,005 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,001 |
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.
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 ».