Entre le marteau et l’enclume : le rôle de l’optimisme situé
Bibliographic record
Abstract
La pandémie de Covid-19 a eu des répercussions sans précédent sur de nombreuses entreprises. L’objectif de cet article est d’étudier l’influence de l’optimisme situé sur la capacité de l’entrepreneur à surmonter le stress perçu en période de crise. Notamment, lorsqu’il est pris entre le marteau (problèmes financiers résultants des mesures sanitaires) et l’enclume (obstacles au financement). La méthode de recherche adoptée est une étude quantitative en coupe instantanée auprès de 677 dirigeants de PME et travailleurs autonomes. Une analyse par la méthode des équations structurelles basée sur les moindres carrés partiels (PLS) a permis de révéler l’effet médiateur de l’optimisme situé sur le stress lié aux problèmes financiers induits de la crise. Les problèmes financiers rencontrés durant la pandémie ont été une source de stress pour de nombreux entrepreneurs. Les résultats montrent que dans ce contexte de crise, l’optimisme situé est une ressource psychologique à ne pas négliger pour leur permettre de faire face au stress perçu.
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 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 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".