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Enregistrement W7052238339

Réseau d'entreprises autochtones : analyse des facteurs du capital social pour la réussite d'une initiative dans le secteur forestier québécois

2020· other· fr· W7052238339 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueCorpus Université Laval (Université Laval) · 2020
Typeother
Languefr
DomaineEngineering
ThématiquePlasma Diagnostics and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)Social unrestSocial impactWhaling
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L’entrepreneuriat autochtone, au Canada et dans le monde, a fait l’objet d’une attention croissante pour son potentiel de réduction de la pauvreté et de la marginalisation sociale. Ainsi, la capacité d’une communauté autochtone à créer de la richesse dépend en partie de sa capacité à « adhérer » à l’économie et à établir des relations commerciales. Un réseau d’entreprises autochtones peut générer des connaissances et des opportunités sur le marché, ainsi qu’apporter des avantages mutuels au niveau des entreprises et des avantages socio-économiques au niveau de la communauté. Bien que les avantages des réseaux d’entreprises aient été décrits dans la littérature, peu de recherches empiriques ont exploré ce concept dans le contexte des communautés autochtones. Le but de cette recherche est de mieux comprendre les besoins, les défis et les opportunités liés aux réseaux d’entreprises dans un contexte autochtone. Nous avons utilisé une approche exploratoire et nous avons collaboré avec la Filière forestière des Premières Nations du Québec (FFPNQ). Des entretiens semi-structurés ont été menés avec des représentants d’entreprises forestières autochtones. Cette recherche montre que les besoins exprimés pour un réseau d’entreprises autochtones correspondent à plusieurs éléments identifiés dans la littérature. Ceux-ci incluent un accès plus facile à l’information, le partage d’expertise, des contributions au bien-être collectif, une influence politique accrue et des opportunités pour développer de nouveaux marchés. De plus, nos résultats mettent en évidence plusieurs défis à la mise en place d’un réseau commercial autochtone : financement, confiance, distance entre les membres et soutien politique aux niveaux national et local. Cette recherche contribue à une meilleure compréhension des conditions qui favorisent le succès des entreprises autochtones. Pour les dirigeants politiques, cela peut guider l’élaboration de solutions plus efficaces pour répondre aux besoins du développement économique autochtone et de la création de richesses au niveau local.

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)0,002
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: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,231
Score d'incertitude au seuil0,466

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0050,004
Communication savante0,0060,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,183
Écart entre enseignants0,173 · 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
Publié2020
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Résumé présentoui

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