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Record W2884358799 · doi:10.7202/1049963ar

L’expérience migratoire est-elle une source de potentialités pour l’entrepreneur ? Le cas marocain

2018· article· fr· W2884358799 on OpenAlexvenueno aff
Gérard Akrikpan Kokou Dokou, Pascal Philippart, Khalid Karbouai

Bibliographic record

VenueRevue internationale P M E Économie et gestion de la petite et moyenne entreprise · 2018
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicMigration, Ethnicity, and Economy
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

L’objectif de cet article est de situer le niveau des potentialités de l’entrepreneur migrant de retour par rapport à celles de son homologue local. Une synthèse des principaux travaux relatifs aux paradigmes des traits et des faits de l’entrepreneur a permis d’asseoir le concept de potentialités entrepreneuriales. Le corpus théorique obtenu est complété par l’approche basée sur les ressources, étendue au modèle de l’entrepreneur effectuel. Ce corpus théorique est relayé par le questionnaire adapté de Gasse qui a été administré à un échantillon de 393 entrepreneurs marocains MRE (40 %) et locaux (60 %). Les MRE sont les Marocains résidents à l’étranger revenus au Maroc pour créer leur entreprise. Les locaux sont ceux qui résident depuis toujours au Maroc et qui sont entrepreneurs. Les 393 questionnaires sont soumis aux techniques multidimensionnelles d’analyse de données approfondies. Les résultats obtenus confirment notre hypothèse initiale : le niveau des potentialités de l’entrepreneur migrant de retour est plus élevé que celui de l’entrepreneur local. De tels résultats font émerger des leviers originaux pouvant alimenter les dispositifs d’accompagnement endogènes. Ces mêmes résultats conduisent à la constitution d’une approche intégrative de l’entrepreneuriat de l’émigration de retour associant les paradigmes des traits, des faits et des processus.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.004
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.720
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.004
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.001
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.001

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.

Opus teacher head0.017
GPT teacher head0.274
Teacher spread0.257 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations6
Published2018
Admission routes1
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