Le rôle du capital social dans la modernisation d’un écosystème entrepreneurial traditionnel : le cas de la région de Vakinankaratra
Bibliographic record
Abstract
Cet article s’inscrit dans les travaux s’intéressant au rôle du capital social dans le développement entrepreneurial en s’interrogeant sur sa contribution au basculement graduel d’un écosystème entrepreneurial traditionnel dans un contexte géographique spécifique vers un écosystème plus dynamique et moderne. À l’aide d’une étude de cas unique à multiacteurs, recourant au récit phénoménologique comme méthode d’analyse de données, nous avons observé comment le déploiement de ce capital social, entraînant de nouvelles façons de faire sans cesse renouvelées, a facilité l’émergence d’un système productif laitier qui s’est transformé grâce aux interventions extérieures et aux arrangements construits collectivement par les acteurs entrepreneuriaux vers ce nouvel écosystème entrepreneurial. Sur le plan empirique, nous décrivons la formation et les bénéfices du capital social dans le développement et le maintien d’une configuration productive particulière, malgré le risque d’opter pour des comportements non optimaux que pourrait induire le tissu relationnel local fort sédimenté. En matière de contribution managériale, nos résultats s’arrêtent aux enjeux, aux stratégies et aux modèles pour soutenir les entrepreneurs et l’entrepreneuriat.
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.000 |
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".