Complexité et auto-organisation en entrepreneuriat collectif : analyse d’une scène musicale locale
Bibliographic record
Abstract
Cet article a pour objet de proposer une autre manière d’appréhender le processus entrepreneurial que celle ancrée dans une vision individualiste. Pour ce faire, il documente une forme spécifique d’entrepreneuriat collectif, celle dans laquelle l’organisation impulsée est un contexte entrepreneurial (et non une entreprise ou une activité innovante). Il repose sur l’étude longitudinale d’une scène musicale locale reposant essentiellement sur les pratiques amateurs et le bénévolat. S’inscrivant dans l’approche processuelle en entrepreneuriat (Steyaert, 2007) et dans les travaux sur l’ancrage territorial de l’entrepreneuriat (Julien, 2005), il s’intéresse aux interactions entre acteurs et aux phénomènes d’encastrement pour répondre aux questions suivantes : comment se forme un tel contexte ? Que produit-il ? Quel est son processus d’organisation ? Les résultats défont l’évidence d’une vision causale et linéaire du processus entrepreneurial ; une telle approche ne permettant pas de saisir le phénomène collectif étudié. L’analyse montre un acte collectif de création que l’on peut qualifier d’auto-organisé et émergent. L’intérêt des résultats est alors à rechercher dans une meilleure compréhension de la complexité et de la créativité du processus entrepreneurial.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.017 | 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".