20 ans de publications en héritage : Des conversations à poursuivre et de nouvelles à initier
Bibliographic record
Abstract
La Revue de l’Entrepreneuriat (RE) fête ses 20 ans. Plutôt qu’une rétrospective narrative des aventures de la revue, nous avons adopté un parti pris objectivant la revue, faisant de cette dernière notre objet de recherche. Pour cela, nous avons décidé d’étudier tous les articles publiés dans la revue. Au cours des vingt dernières années, la RE a publié 194 articles dans 51 numéros dont 7 numéros doubles. Afin de conserver une homogénéité entre les différentes composantes de notre analyse, nous n’avons retenu que les articles ayant passé le processus de révision. Cela exclut, entre autres, les interviews, les introductions et les éditoriaux. Le premier numéro de 2021 aura été l’occasion d’une autre célébration, celle du 200e article publié dans la RE. Nous avons, d’une part, procédé à une analyse descriptive de l’évolution de la revue, en relevant ses principaux contributeurs, l’évolution des articles publiés, les auteurs les plus cités et les thématiques les plus abordées. Dans un deuxième temps, nous avons codé chaque article ainsi que les contributeurs afin de mieux mettre en lumière la nature des articles (empiriques ou conceptuels) et à leur contenu (thèmes, méthodes, niveau d’analyse).
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 | 0.025 | 0.063 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.021 | 0.027 |
| Scholarly communication | 0.034 | 0.033 |
| Open science | 0.002 | 0.014 |
| Research integrity | 0.005 | 0.011 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 0.003 |
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".