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Enregistrement W4412538812 · doi:10.7202/1118481ar

Itinéraires et identités d’un entrepreneur malagasy responsable

2025· article· fr· W4412538812 sur OpenAlexvenueno aff
Dimbi Ramonjy, Philippe Schäfer

Notice bibliographique

RevueRevue internationale P M E Économie et gestion de la petite et moyenne entreprise · 2025
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMigration, Ethnicity, and Economy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Notre article explicite le processus de construction de l’identité entrepreneuriale en investiguant ses dimensions diasporique et responsable. Pour chacune de ces dimensions, nous contextualisons localement les pratiques entrepreneuriales. Nous analysons alors l’itinéraire d’un entrepreneur franco-malagasy revenant à Madagascar pour entreprendre autrement dans le numérique. Nous adoptons une approche exploratoire et qualitative pour étudier ce cas en mobilisant une grande diversité de sources de données. Nos résultats montrent que l’imaginaire de l’entrepreneur diasporique reflète une idéalité se construisant progressivement dans une démarche de quête de soi infinie. Ses imaginaires et ses actions entrepreneuriales se forgent en tenant compte, simultanément, des réalités locales et des expériences cosmopolites. L’entrepreneur responsable cultive également ses imaginaires en se confrontant à des paradoxes à la fois moteurs et limitants. Ses attentes paradoxales lui permettent d’agir à court terme face à la pauvreté ambiante tout en ayant un impact organisationnel par le partage de valeurs éthiques et sociétales avec ses parties prenantes. Néanmoins, cette différenciation éthique l’éloigne des institutions locales, conduisant à réduire son ambition et à le marginaliser à long terme. Cet entrepreneuriat responsable peut être perçu comme utopique, catalyseur dans les intentions, mais questionné dans sa concrétisation.

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)0,004
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: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,043

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0080,007
Communication savante0,0070,004
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,269 · 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
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Résumé présentoui

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