Cinquante nuances de succès : la perception de réussite entrepreneuriale et son évolution chez les jeunes entrepreneurs1
Notice bibliographique
Résumé
La littérature établit que la perception de réussite entrepreneuriale est multidimensionnelle (en intégrant des critères personnels et business) et potentiellement variable selon, par exemple, le genre, la nationalité ou l’âge des publics. La question de la volatilité de cette perception au fil du processus entrepreneurial reste largement inexplorée à ce jour, ce concept ayant été surtout étudié de façon statique. Dans cette recherche, nous adoptons une perspective dynamique, en nous intéressant au public des jeunes entrepreneurs. Nous nous demandons dans quelle mesure leur définition de la réussite entrepreneuriale et les critères qu’ils y associent sont amenés à évoluer dans la durée de l’aventure entrepreneuriale. Pour répondre à cette question, nous réalisons une analyse qualitative longitudinale de sept trajectoires de jeunes entrepreneurs, via six phases de collectes étalées sur 30 mois. Les données empiriques recueillies, analysées selon la méthodologie dite « à la Gioia », permettent de confirmer la coexistence de critères personnels et business dans la perception de réussite entrepreneuriale des jeunes entrepreneurs, et surtout d’identifier des critères de réussite spécifiques à ce jeune public. Plus encore, notre recherche souligne le caractère évolutif desdits critères, en mettant en évidence des mécanismes de renforcement et de fragilisation de la perception de réussite entrepreneuriale.
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 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».