L’entrepreneuriat féminin dans une société en transitions : analyse de trois profils de femmes entrepreneures au Maroc
Bibliographic record
Abstract
L’entrepreneuriat constitue pour les femmes marocaines une opportunité d’accéder à des activités génératrices de revenus. Notre objectif est de comprendre le processus entrepreneurial de ces femmes, en distinguant trois réalités différentes : les femmes chefs d’entreprises, les femmes exerçant une profession libérale et les femmes en coopérative. Cibler trois groupes nous permet d’aller au-delà des généralités sur l’entrepreneuriat féminin pour en montrer la complexité et la diversité. L’analyse du processus entrepreneurial de ces femmes va mobiliser des variables individuelles et familiales, mais aussi les spécificités liées aux caractéristiques de leur entreprise et à leur secteur d’activité ainsi que les caractéristiques socioéconomiques, culturelles, politiques et juridiques du Maroc. Sur base d’une étude qualitative auprès de 60 femmes entrepreneures, nous montrons les paradoxes au sein desquels les femmes entrepreneures marocaines exercent leurs activités, tentant de concilier une volonté d’autonomie et d’émancipation avec le respect de schémas de pensées traditionnels qui conditionnent, voire handicapent, leur exercice 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 | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".