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Record W4320157384 · doi:10.7202/1095581ar

Naviguer entre normes masculines et féminines en entrepreneuriat : les défis des entrepreneures burkinabè1

2023· article· fr· W4320157384 on OpenAlexvenueno aff
Renaud Redien‐Collot, Laurice Alexandre, Lirassê Akouwerabou

Bibliographic record

VenueRevue internationale P M E Économie et gestion de la petite et moyenne entreprise · 2023
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicMulticulturalism, Politics, Migration, Gender
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Cette étude examine la capacité des entrepreneures burkinabè à pérenniser leur activité dans le secteur formel du commerce et des services, sachant qu’elles doivent faire face à différentes formes de subordination et d’exclusion, dont l’articulation complexe n’a pas encore été clarifiée (Marlow, 2019). En tant que femmes, elles doivent négocier les normes masculines du secteur formel. En tant que cheffes d’entreprise établies, elles sont en interaction avec les normes féminines survivalistes dotées d’une véritable légitimité dans le pays. Dans ce contexte, comment naviguent-elles entre ces deux régimes de genre ? Notre approche qualitative interprétative met en regard ce que les femmes disent faire pour pérenniser leur activité et comment elles commentent leur action. Nous mettons en évidence le fait qu’elles parviennent à tirer le meilleur parti des deux univers entrepreneuriaux, masculins et féminins. Cette navigation est possible, car elles opèrent un travail approfondi des normes masculines du secteur formel et des normes féminines survivalistes, en y adhérant et en s’en distançant. Dans ce double jeu, elles éprouvent un sentiment d’incongruité et de duplicité vis-à-vis des deux communautés. Cela peut limiter de nombreux échanges, qui leur permettraient de donner plus de sens à ce qu’elles ont entrepris pour nourrir une vision stratégique.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.013
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMetaresearch, Meta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.653
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.013
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.001
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.002

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.

Opus teacher head0.054
GPT teacher head0.343
Teacher spread0.289 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations3
Published2023
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