Vigilance entrepreneuriale du repreneur externe et mentorat : rôle de l’accompagnement en amont1
Bibliographic record
Abstract
Lorsque le repreneur prend la direction de l’entreprise, il peut être amené à construire une stratégie repreneuriale en identifiant de nouvelles opportunités. Au cours de cette phase, il peut bénéficier d’un accompagnement sous la forme du mentorat. Pour autant, ce processus d’identification a peu été étudié par la littérature dans ce contexte. L’enjeu est de mieux comprendre les déterminants et les conséquences de l’identification des opportunités lorsque le repreneur est à la tête de son entreprise, tout en étant accompagné par un mentor. Dans cet article, nous nous focalisons sur un déterminant : la vigilance entrepreneuriale, définie comme une capacité à identifier des opportunités. Nous analysons également les conséquences de ce processus d’identification sur la performance financière. L’objectif est de mieux comprendre dans quelle mesure le moment de l’accompagnement influence la relation entre vigilance entrepreneuriale, identification des opportunités et performance financière, dans le contexte de la reprise d’entreprises. Pour cela, une étude quantitative a été menée auprès de 150 repreneurs accompagnés par un mentor. Les résultats montrent que la relation entre vigilance entrepreneuriale, identification des opportunités et performance financière est plus forte lorsque le mentorat commence avant la reprise.
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 | 0.003 | 0.016 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".