Bibliographic record
Abstract
Depuis son apparition dans les travaux de Duncan (1976) et ceux de March (1991), l’ambidextrie a connu un réel succès dans les sciences de l’organisation et le management stratégique autour des problématiques de l’innovation. La plupart des travaux se sont intéressés à l’ambidextrie au niveau organisationnel qui consiste à réaliser un équilibre entre les activités d’exploitation et d’exploration. L’apport à la performance et l’avantage compétitif était aussi à l’ordre du jour de la communauté académique. Dans les travaux en entrepreneuriat, rares sont les chercheurs qui ont abordé cette problématique (Meeks 2012) malgré l’intérêt qu’elle présente dans les organisations dites entrepreneuriales. En effet, dans la PME, l’entreprise et l’entrepreneur ne font qu’un. L’entrepreneur-dirigeant est par définition la cheville ouvrière du processus entrepreneurial et la problématique de l’ambidextrie des petites structures est d’abord individuelle. Ces entités souffrent du manque de ressources et d’une compétition entre l’exploitation et l’exploration pour que chacune des activités soit dotée des ressources nécessaires. La présente recherche, se veut une recherche conceptuelle, propose de repositionner le débat académique autour de la personne de l’entrepreneur et ce, à partir des travaux sur l’ambidextrie organisationnelle et ceux sur les situations entrepreneuriales. Cette dernière notion (Schmitt et al., 2015) tient compte de trois principales variables largement analysées dans le domaine de l’entrepreneuriat : l’opportunité, l’entrepreneur et le contexte. L’idée est de proposer le concept de l’entrepreneur « ambidextre » comme étant la personne qui est capable d’explorer et d’exploiter simultanément les opportunités d’affaires en mettant l’accent sur ses capacités individuelles.
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 | 0.005 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.016 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.008 |
| Open science | 0.001 | 0.008 |
| Research integrity | 0.004 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.017 | 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".