Entrepreneuriat au féminin. Le récit ancien d’une ambition bridée
Bibliographic record
Abstract
Étant donné l’enjeu que représentent les inégalités hommes-femmes dans le travail, interroger les mécanismes du dysfonctionnement de l’entrepreneuriat féminin paraît judicieux. Inscrire cette recherche dans le temps long permet d’étudier les représentations sociales liées à l’entrepreneuriat féminin « en train de se construire et de se diffuser » afin d’en saisir les pesanteurs. Pour cela, nous décidons d’interroger la fiction en tant qu’élément de construction des représentations de l’entrepreneuriat dans la société. Nous convoquons la littérature du xixe siècle, française, anglaise et allemande, pour donner à voir comment se façonnent les identités entrepreneuriales féminines. Notre thèse est que l’ancien récit est toujours à l’oeuvre dans nos sociétés contemporaines, empêchant les femmes de réaliser des carrières de dirigeantes similaires à celles des hommes. Les romans sélectionnés sont traités comme des études de cas à partir desquels nous avons identifié les rôles qu’il était possible de proposer à l’imagination de la lectrice et du lecteur. Nous avons développé le constat que le roman contemporain des révolutions industrielles, en s’intéressant au monde économique, n’a pas dédaigné le rôle des femmes et avons détaillé comment les femmes pouvaient avoir accès à la direction des entreprises, du moins dans la fiction romanesque.
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 | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.000 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.019 | 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".