Enjeux de la différenciation selon le genre dans l’accompagnement collectif de la femme potentiellement créatrice
Bibliographic record
Abstract
L’objectif de cet article consiste à identifier les enjeux de la différenciation selon le genre dans l’accompagnement collectif de la femme potentiellement créatrice. A partir d’une démarche abductive, nous montrons que la mise en place de collectifs de femmes, dans la phase ante-création, est génératrice de confiance en soi. Le caractère bienveillant, empathique et non compétitif du groupe exclusivement féminin facilite, pour certaines femmes candidates à la création, la déconstruction de stéréotypes de genre sur l’entrepreneuriat féminin et atténue le sentiment de culpabilité lié à la difficulté à concilier projet entrepreneurial et vie familiale. En d’autres termes, la participation de la femme potentiellement créatrice à un collectif féminin répond à un besoin psychologique d’approbation externe qui peut faire défaut, notamment au sein de la famille. Toutefois, la pratique de l’accompagnement collectif au féminin dans la phase ante -création présente certaines limites. Ces dernières résultent de l’importance accordée par certaines femmes à la mise en place d’un environnement mixte pour le partage d’expériences entrepreneuriales diverses et le développement de réseaux d’affaires.
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 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.001 |
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.
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".