De l'évaluation des projets de création d'entreprises au pronostic de succès
Bibliographic record
Abstract
On sait la difficulté de dégager des critères d'évaluation de projets de créations d'entreprises ayant une valeur de pronostic. Cette note présente les résultats d'une étude portant sur un échantillon de 11 cas de créations d'entreprises en France. Son but était de comparer les évaluations portées à trois reprises sur les mêmes projets sur une période de deux ans, de manière à tester la qualité du processus d'évaluation. Cette étude montre que peu d'éléments s'étant révélés importants après coup avaient été négligés dans l'évaluation au départ, mais qu'il y a eu souvent un fort dérapage dans le temps. L'évaluation du plan d'affaire et l'existence d'une vision claire du projet par le créateur ont toutes deux fourni de bons éléments annonciateurs du succès. Par contre, le jugement sur les capacités personnelles de l'entrepreneur a été plusieurs fois démenti par les faits. Des conséquences pratiques sur les méthodes d'évaluation de projets de créations d'entreprises peuvent être tirées de cette étude, bien que d'autres recherches soient encore nécessaires.
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 | 0.043 | 0.084 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.002 |
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".