impact de la transition numérique sur l’entrepreneuriat informel des femmes commerçantes à Libreville au Gabon
Bibliographic record
Abstract
Cet article examine l’impact de la transition numérique sur l’entrepreneuriat informel des femmes commerçantes à Libreville, au Gabon, et sur leur autonomisation économique. Utilisant une approche qualitative exploratoire et s’appuyant sur des entretiens semi-directifs avec des commerçantes de Libreville ainsi que divers acteurs (ONG, etc.), l’étude révèle que la transition numérique présente des opportunités, notamment en matière d’accès à l’information et aux services financiers ainsi que de renforcement des réseaux sociaux et du capital humain. Néanmoins, elle met également en évidence des défis significatifs, tels que l’accès limité aux technologies, des compétences numériques insuffisantes ainsi que l’existence de normes sociales et culturelles contraignantes. Des stratégies d’adaptation et de résilience élaborées par les femmes commerçantes pour faire face à ces obstacles sont identifiées. Ces constatations suggèrent des directions pour les décideurs politiques, les gestionnaires et les organisations désireux de soutenir l’entrepreneuriat féminin dans le cadre d’une numérisation en expansion.
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 | 0.004 |
| 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 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".