L’intention environnementale des dirigeants de PME
Bibliographic record
Abstract
Les recherches sur les processus comportementaux environnementaux représentent des thèmes privilégiés dans le champ de la PME. Toutefois, ils sont difficilement saisissables, car ils entrainent des changements de visions, de valeurs, d’attitudes et d’intentions. Par ailleurs, nous en savons peu sur l’intention des dirigeants de PME à l’égard de l’environnement. L’objectif de cet article est d’explorer la nature et la pertinence des relations entre l’intention environnementale des dirigeants et ses déterminants. Cette recherche s’ancre dans le champ de l’entrepreneuriat durable et mobilise la théorie du comportement planifié d’Ajzen (1991). Elle retient une perspective exploratoire à partir d’une enquête auprès de vingt dirigeants de PME du secteur du textile-habillement en Tunisie et d’une analyse lexicale. Les résultats conduisent à la formulation de huit propositions relatives aux déterminants de l’intention environnementale. Ceux-ci concernent plus précisément les conséquences attendues du comportement recherché, les actions entreprises en vue de le réaliser, les pressions des pouvoirs publics et des donneurs d’ordres étrangers, les perceptions des aptitudes environnementales et de la disponibilité des ressources, la nature de l’activité et le souhait d’imiter des modèles d’entrepreneurs.
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 | 0.004 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".