Le champ de l'entrepreneuriat : historique, évolution, tendances
Bibliographic record
Abstract
Ce texte présente une synthèse de la recherche sur l’entrepreneur et le propriétaire-dirigeant de PME. Dans un premier temps, les pionniers du domaine sont introduits : Cantillon, Say et Schumpeter. Les apports de plusieurs autres économistes dont Knight, Hayek, Penrose, Kirzner et Casson sont mentionnés. Dans un deuxième temps, les contributions des behavioristes, avec une attention particulière portée sur celle de McClelland, sont présentées. On y traite des caractéristiques les plus couramment attribuées aux entrepreneurs. À compter des années 1980, on observe un éclatement du champ de l’entrepreneurlat qui devient l’objet d’étude de presque toutes les disciplines des sciences humaines. Un certain nombre de typologies parmi les plus couramment étudiées en entrepreneuriat sont répertoriées ; une typologie de propriétaires-dirigeants de PME est aussi suggérée en annexe par l’auteur. En outre sont présentées un certain nombre de tendances théoriques, une définition de l’entrepreneur et, à la fin, quelques réflexions sur l’orientation du domaine.
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How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.003 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".