L’impact du contexte socioéconomique local sur la création d’entreprises en France
Bibliographic record
Abstract
Dans un contexte économique où les grandes entreprises réduisent leur effectif, l’heure est propice pour les petites entreprises car elles sont devenues la source principale de création de nouveaux emplois. Malgré la conjoncture défavorable, les chiffres de l’INSEE pour 2003 confirment que le nombre de créations d’entreprises est en forte hausse. Il s’agit principalement de microentreprises, celles-ci sont, en conséquence, fragiles et plus sensibles aux influences de l’environnement local. Or, les recherches en entrepreneuriat ont rarement eu pour objectif d’expliquer ce type de déterminant en France et, de plus, des analyses empiriques sur la totalité de la population font quasiment défaut. La question suivante se pose alors : « Dans quel environnement socioéconomique prospèrent les jeunes entreprises et quel contexte territorial s’avère plutôt défavorable pour le développement d’activités entrepreneu-riales ? » Se concentrant sur cette problématique, cette recherche empirique inclut toutes les entreprises créées entre 1993 et 2001 (champ de l’industrie, du commerce et des services ou ICS, avec plus de deux millions de créations) et met en évidence un déterminant particulier de la création d’entreprises, jusqu’alors peu étudié par la recherche française : les contextes territoriaux. Son apport principal concerne la visibilité, la compréhension et la perception des contextes territoriaux ainsi que leur impact sur le développement des activités entrepreneuriales. Les fortes disparités mesurées entre les 348 zones d’emplois révèlent clairement le lien direct entre les contextes territoriaux et l’intensité de création. Les déterminants majeurs sont le taux de chômage, la croissance démographique et un marché d’emplois hautement qualifiés. Les résultats indiquent aussi que la France s’inscrit de plus en plus dans la dynamique d’une économie fondée sur le savoir, les externalités de savoirs ayant même une incidence fortement supérieure aux externalités d’agglomération. Des pistes de recherche futures sont envisagées à l’issue de ce premier travail.
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 | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 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".