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Record W4381611498 · doi:10.3917/entin.054.0027

La Matrice du modèle d’affaires responsable : un outil pour la transformation socioécologique

2023· article· fr· W4381611498 on OpenAlex

Why this work is in the frame

A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.

affAt least one author lists a Canadian institution in the pinned OpenAlex snapshot.

Bibliographic record

VenueEntreprendre & Innover · 2023
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicSocial Sciences and Governance
Canadian institutionsMinistère de l’Emploi et de la Solidarité Sociale (Québec)
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceHumanitiesPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les outils de modélisation d’affaires sont utilisés depuis plusieurs années dans les formations universitaires et les programmes d’incubation pour aider les étudiants et les entrepreneurs en démarrage à développer leurs projets d’entreprises. Plus récemment, la triple exigence économique, sociale et environnementale du développement durable a été intégrée aux critères de réussite en affaires. Ainsi, plusieurs outils de modélisation d’affaires « durables » ont vu le jour, ces derniers étant plus ou moins adaptés aux contextes de l’éducation et de l’accompagnement à l’entrepreneuriat. Cet article présente la Matrice du modèle d’affaires responsable (MMAR), un outil qui vise à aider les étudiants et les entrepreneurs en démarrage à se poser les bonnes questions pour développer des modèles d’affaires en accord avec les exigences de la transformation socioécologique. L’outil s’inscrit dans une approche de compromis et intègre à la fois une perspective financière et des éléments normatifs liés à la durabilité, incluant le bien-fondé de l’entreprise, la prise en compte d’une diversité de parties prenantes et leur gestion, de même que les retombées positives et négatives de ses activités.

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.

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)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.712
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.003
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.000
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 head0.027
GPT teacher head0.284
Teacher spread0.258 · 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