Les réseaux de femmes entrepreneures : des ressources face à la vulnérabilité et des espaces d’empowerment ?
Bibliographic record
Abstract
La littérature sur le genre au travail montre que les inégalités entre les femmes et les hommes sont façonnées par des mécanismes symboliques, relationnels, communicationnels et organisationnels. Parmi les ressorts de ces inégalités, l’accès aux ressources du réseau joue un rôle notable. En France, à partir des années 2000, des dispositifs de réseaux de femmes plus ou moins formalisés ont été déployés dans l’objectif de devenir le « pendant féminin » des réseaux masculins. Le présent article analyse des dispositifs qui ciblent les réseaux de femmes entrepreneures et, à partir d’une perspective communicationnelle, cherche à savoir si les échanges qui se déroulent au sein de ces réseaux peuvent contribuer à remédier à une certaine « vulnérabilité relationnelle » engendrée par la solitude, l’incompréhension de l’entourage et les problématiques professionnelles spécifiques rencontrées par les entrepreneures. Est également soulevée la question de savoir si cet entre-soi féminin peut s’avérer un facteur d’empowerment, entendu comme un « processus dynamique qui favorise une prise de conscience permise par une lecture éclairée des mécanismes du sexisme ordinaire et du sexisme organisationnel ». En s’appuyant sur l’analyse de 25 entretiens semi-directifs, cet article montre que les réseaux favorisent l’émergence d’un entre-soi féminin bienveillant et soutenant, propice au soutien moral et à la constitution d’espaces de discussion sur le travail. Ces réseaux favorisent également la prise de conscience des ressorts des inégalités de genre, laquelle alimente ensuite des actions de sensibilisation de l’écosystème entrepreneurial. Sont enfin discutées certaines limites qui viennent réduire le potentiel émancipateur de ces dispositifs d’entraide.
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 | 0.002 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.003 |
| Open science | 0.000 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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".