Frank Jansen, (dir.), Entreprendre : Une introduction à l’entrepreneuriat, 2e éd., De Boeck, Louvain-la-Neuve, 2016, 463 p.
Bibliographic record
Abstract
Chronique du livreFrank Jansen, (dir.),Entreprendre : Une introduction à l'entrepreneuriat, 2 e éd., De Boeck, Louvain-la-Neuve, 2016, 463 p. Le sous-titre de cet ouvrage peut porter à confusion, car je vois dans cet imposant volume, impliquant pas moins de trente collaborateurs, beaucoup plus qu'une introduction à l'entrepreneuriat.Ses cinq parties (Le cadre -La démarche -Les méthodes -L'évolution -Les facettes) partagées en 22 chapitres couvrent on ne peut mieux l'ensemble du sujet.Pour ce faire, Frank Jansen, professeur d'entrepreneuriat à Louvain-la-Neuve, entre autres, viceprésident de l'AIRIPME, a fait appel à quatorze de ses compatriotes auxquels se sont ajoutés surtout des spécialistes français ainsi que deux Québécoises.Il s'agit d'enseignants-chercheurs au sein d'institutions reconnues ou des responsables d'organismes reliés au monde de la création d'entreprises.Cette deuxième édition mise à jour à la faveur de précieuses références bibliographiques, tout en contenant de nouveaux chapitres abordant des approches devenues incontournables, offre une préface de mon collègue P. A. Julien de l'UQTR.Ce dernier, il va sans dire, n'exige pas de présentation pour les lecteurs d'O&T.Pour justifier cette édition sept ans après la première, le préfacier attire l'attention sur l'apport significatif de la littérature des années récentes en insistant en particulier -et j'y reviendrai -sur la théorie de l'effectuation et l'agir entrepreneurial qui, à ses yeux, donne une dimension particulière à cette édition.
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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 | 0.003 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.060 | 0.054 |
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".