Développements récents de la recherche germanophone en entrepreneuriat et PME
Bibliographic record
Abstract
La recherche germanophone (en entrepreneuriat et PME) est pratiquement inconnue des chercheurs francophones. Cela est en partie dû au fait que la langue anglaise s’est imposée dans les milieux scientifiques et des affaires. Cette ignorance de la recherche germanophone est regrettable pour au moins deux raisons : 1) les chercheurs germanophones ont souvent été des pionniers dans le domaine des PME et de l’entrepreneuriat et 2) les PME occupent une place prépondérante dans l’économie et la politique économique des trois pays germanophones (Autriche, Allemagne et Suisse). L’objectif de cet article est de combler ce manque de connaissance en proposant de faire un état de lieux sur la recherche germanophone en entrepreneuriat et PME au cours des dix dernières années, soit de 1997 à 2006. Pour cela, les auteurs, au travers d’une étude descriptive, s’intéressent aux articles parus dans les trois revues scientifiques germanophones principales en entrepreneuriat et PME : Schmalenbachs Zeitschrift für betriebswirtschaftliche Forschung – ZfbF ; Zeitschrift für Betriebswirtschaft – ZfB ; et Zeitschrift für Klein- und Mittelunternehmen – ZfKE. L’article, composé de trois parties, donne un aperçu des origines de la recherche en entrepreneuriat et PME, définit la méthode utilisée pour cette étude et détaille les résultats selon les auteurs, les types de publications et les disciplines abordées.
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 | 0.037 | 0.064 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.008 | 0.010 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.014 | 0.010 |
| Open science | 0.002 | 0.006 |
| Research integrity | 0.006 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.040 | 0.016 |
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".