Comment développer l’éveil à la création d’entreprise par la simulation ?
Bibliographic record
Abstract
Parmi les initiatives portées par les grandes écoles et les universités en matière de sensibilisation des étudiants à la création d’entreprise, il existe notamment le Challenge « Projets d’entreprendre », d’abord initié à Évry, puis transposé à Villeneuve d’Ascq. D’autres études destinées à mesurer les intentions et/ou les capacités entrepreneuriales des étudiants ont été réalisées, notamment celles conduites par Boissin, Chollet et Emin (2005), depuis 2005 sur des populations identiques à l’INT d’Évry et à Grenoble, mais aussi Arlotto et Bourcieu (2002), Arlotto et Jourdan (2003), Fayolle, Gailly et Lassas-Clerc. (2006), Léger-Jarniou (2008), dans des contextes similaires. À partir de l’expérience du Challenge menée à Villeneuve d’Ascq, l’objectif est de faire un retour sur les ambitions et sur les résultats obtenus en matière d’apprentissage, ainsi que sur la manière dont les élèves ingénieurs et les étudiants concernés vivent cette ouverture d’esprit à la création d’entreprise. Cet article insiste surtout sur les capitalisations d’expériences et de connaissances entrepreneuriales qui peuvent être acquises au terme d’une semaine fondée sur une simulation à but, adaptée à la création d’entreprise. Par rapport à ce public composite d’étudiants, celle-ci permet de proposer un modèle pédagogique basé sur les grands thèmes inhérents au développement des capacités entrepreneuriales, à savoir : comprendre, construire, apprendre.
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 | 0.015 | 0.040 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.014 | 0.014 |
| Open science | 0.003 | 0.008 |
| Research integrity | 0.004 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.021 | 0.005 |
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".