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Enregistrement W4318833174 · doi:10.7202/1095583ar

Contribution à une lecture praxéologique du leadership entrepreneurial de crise des dirigeantes de PME : l’exemple de la crise sanitaire de la Covid-19

2023· article· fr· W4318833174 sur OpenAlexvenueno aff
Philippe Pailot, Stéphanie Chasserio, Typhaine Lebègue, Corinne Poroli

Notice bibliographique

RevueRevue internationale P M E Économie et gestion de la petite et moyenne entreprise · 2023
Typearticle
Languefr
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueEntrepreneurship Studies and Influences
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceCoronavirus disease 2019 (COVID-19)PhilosophyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La crise pandémique de la Covid-19 a constitué une situation adverse pour tous les acteurs du monde économique. En mobilisant le concept de leadership entrepreneurial, cet article vise à analyser les actions organisationnelles et les postures de leadership adoptées par des dirigeantes expérimentées pour garantir la continuité de leur activité économique, voire assurer la survie de leur entreprise. Nous chercherons à montrer que leurs actions et pratiques ne sont pas univoques. Elles se caractérisent, au contraire, par une forme de contingence traversée par des champs de tension et un subtil équilibre entre décisions stratégiques d’exploitation et d’exploration et une mise en oeuvre stratégique reposant tant sur des processus opératoires que relationnels. En filigrane, ce travail de recherche nous permettra de saisir les contours d’une forme singulière de leadership entrepreneurial lié aux situations de crise. Nous questionnerons également les limites de l’usage de la notion de genre pour appréhender les comportements entrepreneuriaux et les processus de décision déployés par les entrepreneures dans des contextes d’adversité.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,008
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,002

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,249 · 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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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