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Enregistrement W4320157384 · doi:10.7202/1095581ar

Naviguer entre normes masculines et féminines en entrepreneuriat : les défis des entrepreneures burkinabè1

2023· article· fr· W4320157384 sur OpenAlexvenueno aff
Renaud Redien‐Collot, Laurice Alexandre, Lirassê Akouwerabou

Notice bibliographique

RevueRevue internationale P M E Économie et gestion de la petite et moyenne entreprise · 2023
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMulticulturalism, Politics, Migration, Gender
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cette étude examine la capacité des entrepreneures burkinabè à pérenniser leur activité dans le secteur formel du commerce et des services, sachant qu’elles doivent faire face à différentes formes de subordination et d’exclusion, dont l’articulation complexe n’a pas encore été clarifiée (Marlow, 2019). En tant que femmes, elles doivent négocier les normes masculines du secteur formel. En tant que cheffes d’entreprise établies, elles sont en interaction avec les normes féminines survivalistes dotées d’une véritable légitimité dans le pays. Dans ce contexte, comment naviguent-elles entre ces deux régimes de genre ? Notre approche qualitative interprétative met en regard ce que les femmes disent faire pour pérenniser leur activité et comment elles commentent leur action. Nous mettons en évidence le fait qu’elles parviennent à tirer le meilleur parti des deux univers entrepreneuriaux, masculins et féminins. Cette navigation est possible, car elles opèrent un travail approfondi des normes masculines du secteur formel et des normes féminines survivalistes, en y adhérant et en s’en distançant. Dans ce double jeu, elles éprouvent un sentiment d’incongruité et de duplicité vis-à-vis des deux communautés. Cela peut limiter de nombreux échanges, qui leur permettraient de donner plus de sens à ce qu’elles ont entrepris pour nourrir une vision stratégique.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,653
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,289 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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