L’entrepreneur comme clé de voûte de l’internationalisation rapide de son entreprise
Bibliographic record
Abstract
L’étude des entreprises nouvellement internationales (ENI) occupe une place de plus en plus importante dans la littérature en entrepreneuriat. Contrairement aux entreprises traditionnelles, ces ENI, dénommées aussi « born globals » (McKinsey & Co., 1993) ou encore « international new ventures » (Oviatt et McDougall, 1994) se définissent comme des entreprises qui, dès leur création ou peu de temps après, cherchent à dériver un avantage concurrentiel de l’utilisation de ressources et de la vente de produits dans de multiples pays. Notre recherche vise à comprendre comment le réseau et les caractéristiques de l’entrepreneur interviennent dans l’internationalisation de jeunes entreprises. Nous avons étudié six cas d’entreprises qui se sont internationalisées dès la création ou peu de temps après. Les caractéristiques de l’entrepreneur, ses compétences, son expérience ainsi que son réseau personnel sont importants pour la création de son entreprise à l’international et pour nouer les premiers contacts sur les marchés étrangers. La personnalité et le réseau de l’entrepreneur agissent en interaction ; ils orientent tour à tour la création de l’entreprise et ses premiers pas sur les marchés étrangers.
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 | 0.003 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.021 | 0.003 |
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".