Les leviers sociaux de la réussite entrepreneuriale
Bibliographic record
Abstract
Le capital social constitue un outil pertinent non seulement pour développer le réseau de relations sociales que détient l’entrepreneur avec les parties prenantes clés au développement de son entreprise nouvellement créée, mais également pour favoriser son accès aux ressources externes stratégiques, à savoir le financement et les informations requises. Or, la rareté des recherches consacrées aux antécédents du capital social entrepreneurial nous a interpellées et amenées à tenter d’approfondir notre appréhension du processus par lequel l’entrepreneur pourrait contribuer à faire perdurer son entreprise nouvelle. Il serait donc judicieux de porter une attention particulière aux facteurs qui sont susceptibles de faciliter la formation et le développement du capital social entrepreneurial. Une étude menée auprès de 120 entrepreneurs de sociétés de services et d’ingénierie informatique (SSII) tunisiennes illustre le rôle que jouent les compétences sociales de l’entrepreneur dans le développement d’un capital social (découlant d’un réseau étendu, de relations riches en liens faibles et non redondants) propice à un accès plus facile aux informations et au financement requis. Ces compétences sociales renferment le management de l’impression via la valorisation d’autrui, la persuasion sociale et l’intelligence émotionnelle de soi.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.000 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".