L’entrepreneuriat étudiant : regards croisés sur les thèses primées en 2021
Bibliographic record
Abstract
Au cœur des préoccupations des pouvoirs publics, l’entrepreneuriat mobilise d’importantes ressources et l’éducation en entrepreneuriat est évaluée sur sa capacité à produire les effets attendus : création d’entreprises, d’emplois et développement de l’esprit d’entreprendre. Le caractère processuel de la démarche entrepreneuriale, ancrée dans un écosystème par nature dynamique, induit de nécessaires interactions entre les acteurs impliqués dans le projet. Leurs subjectivités influent sur leur rapport au projet entrepreneurial. Les deux thèses présentées dans ce ‘Regards croisés’ interrogent d’une part les formes que peut prendre l’engagement de l’entrepreneur naissant dans ce contexte spécifique de création et d’émergence et d’autre part l’évaluation nécessairement multidimensionnelle de l’impact des dispositifs d’éducation en entrepreneuriat. Ces travaux contribuent à alimenter la boîte à outils des accompagnateurs en prenant en compte le rôle des facteurs contextuels.
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 | 0.007 | 0.015 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 0.002 |
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".