Facteurs structurants et leviers d'un développement pérenne de la jeune entreprise dans un dispositif d'accompagnement
Bibliographic record
Abstract
L’objectif de cet article est d’identifier les facteurs structurants du développement pérenne de la jeune entreprise. Une vision systémique du développement entrepreneurial est adoptée, reposant sur une approche à la fois configurationnelle et processuelle de ce dernier. L’étude empirique porte sur un échantillon de trente entrepreneurs et accompagnants participant à un dispositif d’accompagnement porté par une pépinière. La méthodologie de recherche utilisée est basée sur la cartographie de concepts (échelonnage multidimensionnel, groupement hiérarchique agglomérant), reposant sur le traitement quantitatif de données mixtes (qualitatives et quantitatives) et visant à faire émerger le cadre conceptuel partagé au sujet des facteurs structurants. La conception partagée du développement pérenne s’analyse comme relativement complexe et reposant sur neuf groupements de facteurs inter-reliés. L’analyse permet l’identification de quatre leviers d’action managériale pour le développement entrepreneurial et leur priorisation selon leur importance et faisabilité.
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 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.003 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".