Bibliographic record
Abstract
Qu’est-ce qui explique l’évolution, le maintien ou le déclin d’une intention entre-preneuriale (IE) au fil du temps? Les recherches actuelles n’apportent pas de réponse à cette question, car elles n’intègrent pas l’idée de mobilité et d’incertitude inhérente à toute IE. Après avoir réalisé un travail d’enquête par analyse inductive sur un terrain constitué d’étudiants en économie et en sciences de gestion, nous avons constaté que l’IE pouvait s’étendre sur une durée relativement longue, au cours de laquelle son intensité pouvait considérablement varier. L’hypothèse explicative que nous présentons est la suivante: la trajectoire d’une IE se décompose en trois phases. La première est la découverte de cette possibilité professionnelle. Au cours de la deuxième, les étudiants apprennent à lier satisfaction et situations de type entrepreneurial. La troisième phase concerne le sort qui est fait à l’association précédente: tant qu’elle perdure, l’IE se maintient. En revanche, si des expériences vécues négativement viennent la contredire, l’IE périclite, voire disparaît.
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 | 0.001 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.003 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 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".