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Enregistrement W4404873655 · doi:10.7202/1121999ar

Comprendre les effets capacitants des collectifs de TPE en transition écologique

2025· article· fr· W4404873655 sur OpenAlexvenueno aff
Maël Sommer, Stéphanie Loup, Anne‐Laure Gatignon‐Turnau, Valérie Barraud‐Didier

Notice bibliographique

RevueRevue internationale P M E Économie et gestion de la petite et moyenne entreprise · 2025
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueFrench Urban and Social Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les dispositifs collectifs sont généralement considérés dans la littérature comme un moyen pertinent d’encourager l’action responsable dans les petites organisations. Peu de travaux se sont néanmoins intéressés aux facteurs qui renforcent ou limitent leurs effets positifs. Cette recherche se donne ainsi pour objectif de déterminer par quels mécanismes, et dans quelles conditions, les dispositifs collectifs peuvent développer le pouvoir d’agir des dirigeants de TPE en matière de transition écologique. À cette fin, une approche par les capabilités est mobilisée au travers d’une étude de cas multiples impliquant 12 collectifs agroécologiques et 80 acteurs en Occitanie. Les résultats montrent que ces dispositifs développent les capabilités des dirigeants à trois niveaux (émotionnel, cognitif et comportemental, managérial) et permettent d’identifier six catégories de facteurs de conversion qui favorisent ou entravent ces effets capacitants. D’un point de vue théorique, cette recherche apporte des éclairages sur les microfondations de ces phénomènes en fournissant un cadre d’analyse. Ce faisant, elle souligne la pertinence de mobiliser l’approche par les capabilités lorsque l’on cherche à analyser les interactions individus-environnement. Dans une visée praxéologique, elle propose des leviers d’action visant à renforcer le rôle capacitant des dispositifs collectifs pour les TPE en transition écologique.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,271
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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