La création d’entreprise technologique comme une succession de projets
Bibliographic record
Abstract
Il est aujourd’hui largement reconnu que le processus de création d’une entreprise technologique n’est pas linéaire, mais qu’il est fait de cheminements et que les écarts entre les prévisions et les réalisations sont la règle plutôt que l’exception. Pourtant, malgré des avancées, la littérature ne semble pas avoir été aussi loin que nécessaire pour prendre en compte cet état de fait. Ce travail propose donc un modèle adapté à ces situations. Il considère le processus de création d’une entreprise technologique comme la réalisation successive de trois projets : le projet d’affaires, le projet d’entreprendre et le projet d’entreprise. Chaque projet est constitué d’un système, c’est-à-dire d’éléments en interaction que l’entrepreneur doit piloter. L’approche de l’objet de recherche est de type constructiviste. Le modèle a été bâti par une confrontation de la littérature avec le matériel d’une étude de cas d’une jeune entreprise dans l’édition de logiciel en création. L’ambition de ce travail est d’offrir une représentation de l’entreprise technologique en création qui permette aux entrepreneurs et aux acteurs de l’accompagnement de mieux communiquer sur le processus de création afin d’en améliorer la réalisation.
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 | 0.006 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.008 |
| Open science | 0.002 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 0.004 |
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".