L'entrepreneuriat collectif : un outil du développement territorial ?
Bibliographic record
Abstract
Nous proposons un cadre analytique de la relation entrepreneuriat-développement territorial en mettant l'accent sur la contribution d'un entrepreneuriat collectif au développement des territoires. La démonstration s'adosse à deux ensembles référentiels : en premier lieu, l'approche par l'entrepreneuriat collectif, renvoyant à un niveau inter-organisationnel et simultanément la thématique du développement territorial qui exige de préciser le concept de territoire. La dimension pragmatique repose sur une étude de cas réalisée dans une région de Madagascar ; l'observation non participante, avec entretiens semi directifs interprétés par récit phénoménologique constitue l'option méthodologique retenue. Les résultats font apparaître un fait entrepreneurial collectif et territorialisé, soutien du processus de territorialisation défini comme la construction, à partir d'un espace neutre, d'un territoire porteur d'une dynamique d'acteurs située, perçue comme un méta-organisationnel. Le rôle de l'entrepreneuriat, dépassant la création individualisée d'entreprise, s'élargit à la capacité de co-construire une ressource commune, induisant le processus du développement territorial.
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 | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.013 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".