Les déterminants et les conséquences de l’orientation entrepreneuriale : enseignements et voies futures de recherche basés sur une étude bibliométrique (2001-2016)
Bibliographic record
Abstract
Le concept de l’orientation entrepreneuriale (OE) apparaît dans la littérature comme un construit scientifique rigoureux et solide à partir duquel a pu s’élaborer un corps de connaissances cumulées et stables (Rauch, Wiklund, Lumpkin et Frese, 2009). Depuis le début du xxie siècle, nous avons assisté à un développement exponentiel des publications sur le thème de l’OE. Une avalanche de travaux de recherche publiés dans des revues académiques et professionnelles a émergé dans divers contextes pour accompagner cet intérêt grandissant à ce sujet. Il convient donc de comprendre et structurer la littérature sur l’OE afin d’en tirer les principaux enseignements. C’est dans ce cadre que nous conduisons cette étude bibliométrique qui présente en revue et structure les recherches publiées sur l’OE entre 2001 et 2016. Elle vise à identifier les principales voies futures de recherches sur le sujet. Cet article met particulièrement l’accent sur les facteurs susceptibles de favoriser ou freiner l’OE ainsi que sur les principales conséquences de ce concept. Il apporte une réponse à la question suivante : quels sont les interactions/liens, entre les déterminants et les conséquences de l’OE, encore inexplorés dans la littérature ? Pour ce faire, 492 articles académiques publiés sont examinés moyennant deux méthodologies différentes. La première, quantitative basée sur des indicateurs univariés, permet de dresser le paysage des travaux sur le sujet (revues, méthodologies les plus utilisées, pays). La deuxième, qualitative basée sur une analyse thématique (logiciel Freeplane) permet d’identifier tous les déterminants et les conséquences de l’OE tels qu’étudiés dans les travaux conceptuels, qualitatifs et quantitatifs. Des enseignements ont été tirés autour des interactions entre les différents facteurs.
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 | 0.013 | 0.039 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.012 | 0.030 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.013 | 0.009 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.002 |
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".