L'enseignement de l'entrepreneuriat : au delà des cours magistraux, des études de cas et du plan d'affaires
Bibliographic record
Abstract
18 perception de désirabilité face à une carrière entrepreneuriale, l'expérience leur ayant semblé complexe et ardue.Cela ne signifie pas pour autant qu'il faille éliminer cet outil pédagogique et Carrier (2005) propose plusieurs façons d'en maximiser l'utilisation.En accord avec la proposition faite à l'époque par Solomon, Weaver et Lloyd (1994), nous restons confrontés encore aujourd'hui à l'urgent besoin d'enrichir considérablement ces approches traditionnelles et d'en développer et expérimenter des nouvelles.Il est donc approprié de se demander : Au delà des cours magistraux et du plan d'affaires, quels outils ou approches pédagogiques peuvent être mobilisées en matière de formation en entrepreneuriat à l'université?Quelles sont les nouvelles tendances en cette matière?Le présent article apporte des réponses à ces questions puisqu'il présente un bilan des approches pédagogiques nouvelles ou moins traditionnellement utilisées en éducation entrepreneuriale et ayant été présentées dans la littérature des 15 dernières années sur le sujet.
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 | 0.009 | 0.028 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.007 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.001 |
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".