Pédagogie de l’accompagnement entrepreneurial (1) : mise en mouvement des parties prenantes à la relation
Bibliographic record
Abstract
L’accompagnement entrepreneurial prend de multiples formes. En contexte professionnel comme académique, des personnes accompagnatrices et accompagnées entrent en relation pour réaliser un projet viable et créateur de valeur. Or, quel est le sens même du projet ? Quelles sont les motivations à réaliser ce projet ? La pédagogie a un rôle à jouer dans la façon dont la personne peut se réaliser tout en réalisant son projet. Cet article propose une pédagogie fondée sur la génération de sens et le dialogue comme levier aux motivations à l’engagement et à l’action des personnes. Elle se nomme l’Espace expérientiel (E²) et nous avons étudié sa mise en pratique au sein d’un incubateur universitaire. Les résultats démontrent que, quête de sens, dialogue, « biorythmies », coconstruction de savoirs et bienveillance sont des ingrédients qui permettent de développer les personnes et les projets. L’étude est aussi une invitation à repenser les rôles respectifs de ces parties prenantes à la relation d’accompagnement.
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 | 0.005 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.013 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.007 |
| Open science | 0.001 | 0.009 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".