L’artisanat français : une revue de littérature
Bibliographic record
Abstract
Avec presque 1,5 million d’entreprises, l’artisanat est un pilier de l’économie française. Parmi les artisans, deux grandes catégories d’entreprises coexistent : l’artisan de métier, qui représente la majorité du corps artisanal, et l’artisan entrepreneur, qui représente quelques pourcents des entreprises artisanales. À ce jour, alors qu’aucune synthèse de la littérature en gestion sur l’artisanat n’existe, un bilan des connaissances sur ces entreprises semble s’imposer. Nous proposons dans cet article une revue de littérature sur l’artisanat français. Le constat est surprenant : la recherche en gestion se focalise sur les profils entrepreneuriaux, qui ne représentent pourtant qu’une minorité d’artisans, et très peu de recherches ont été conduites sur les artisans de métier. Nous relevons, dans la littérature, les éléments qui peuvent conduire le dirigeant à s’engager dans une voie plus entrepreneuriale. Nous concluons cet article avec des propositions pour les futures recherches, notamment sur l’identité artisanale ou encore les difficultés de gestion des artisans de métier, souvent mentionnées, mais jamais étudiées.
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 | 0.006 | 0.014 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.009 | 0.012 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.009 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.022 | 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".