Les représentations sociales du secteur de l’hôtellerie-restauration et leur influence sur la perception individuelle du risque à entreprendre : le cas d’étudiants d’un programme supérieur spécialisé en gastronomie et en hôtellerie
Bibliographic record
Abstract
Notre étude vise à aborder la question de la représentation sociale du secteur de l’hôtellerie-restauration (HR) et ses effets potentiels sur la perception individuelle du risque à entreprendre. L’objectif sous-jacent de cette recherche est d’identifier certains freins et/ou facteurs destinés à faciliter la vocation entrepreneuriale dans ce secteur, afin de mieux les intégrer dans les pratiques de sensibilisation à l’entrepreneuriat ou de formation. Un échantillon de 279 étudiants d’une école supérieure spécialisée en gastronomie et en hôtellerie a été interrogé en janvier 2018. Une échelle de mesure des représentations sociales du secteur a tout d’abord été validée, puis confrontée statistiquement à l’échelle de la représentation individuelle du risque à entreprendre de Barbosa (2008). Nos résultats montrent une nette influence des représentations liées aux conditions de travail du secteur d’une part, du plaisir, du partage et de l’hédonisme d’autre part, sur diverses dimensions liées à la perception du risque à entreprendre. Ces conclusions ouvrent la voie à d’autres recherches, confirmatoires, menées auprès d’échantillons plus conséquents.
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 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.000 |
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".