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Enregistrement W4412538846 · doi:10.7202/1118482ar

Le financement participatif de proximité (FPP), moteur de communautés entreprenantes et effectuales au nord du Burkina Faso

2025· article· fr· W4412538846 sur OpenAlexvenueno aff
Seydou Ramdé, Honorine Illa, Marc Bidan, Gwenaëlle Oruezabala

Notice bibliographique

RevueRevue internationale P M E Économie et gestion de la petite et moyenne entreprise · 2025
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Sciences and Governance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cet article explore le rôle du financement participatif de proximité (FPP) dans l’émergence d’un entrepreneuriat effectual en contexte sahélo-saharien. Il s’appuie sur une étude ethnographique menée dans quatorze villages du nord du Burkina Faso. Ainsi, face aux limites des financements classiques, souvent peu accessibles aux entrepreneurs locaux, cette recherche examine comment les communautés rurales proposent un modèle de développement autonome, fondé à la fois sur leurs ressources endogènes et des dynamiques collectives. Le support théorique mobilisé est celui de l’effectuation (Sarasvathy, 2001). Les résultats révèlent que l’approche effectuale favorise l’autonomisation économique, renforce les réseaux de solidarité et réduit la dépendance aux financements exogènes. De plus, contrairement aux critiques sur l’absence de vision stratégique dans l’effectuation, cette étude démontre que les communautés sahéliennes développent une gouvernance entrepreneuriale adaptative, combinant coconstruction progressive et structuration opportuniste. L’article contribue aux débats sur l’hybridation des modèles entrepreneuriaux en contexte africain. Sur le plan managérial, il invite à repenser les mécanismes de soutien en valorisant les solutions locales et la résilience collective.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,062

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,275 · 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'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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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