Bibliographic record
Abstract
Enfin, la belle histoire des femmes entrepreneures au Québec commence à s'écrire !L'entrepreneuriat féminin au Québec.Dix études de cas retrace le long chemin parcouru à partir des premières Françaises arrivées en terre d'Amérique jusqu'à nos jours.Ce livre nous présente une grande fresque, qui s'étale sur 400 ans de notre histoire.Les auteures et les entrepreneures nous parlent du courage et de la ténacité des femmes qui se sont battues pour leurs droits dans un monde en perpétuel changement, et qui leur était parfois hostile.Depuis plusieurs générations, des femmes ont fait preuve d'ingéniosité et de persévérance pour évoluer dans le monde des affaires.Elles ont démontré leur force et leur solidarité.Leur travail a permis d'établir des bases solides autant dans la sphère sociale qu'économique.Grâce à elles, les entrepreneures d'aujourd'hui sont libres d'exprimer la pleine mesure de leur créativité et de développer leurs nombreux talents.Le phénomène de l'entrepreneuriat féminin peut sembler récent, mais en fait, il prend ses racines tout au long de notre histoire.Depuis 997, l'Organisation de coopération et de développement économiques (OCDE), qui regroupe 30 pays et représente 60 % de l'économie mondiale, a pris conscience de la tendance croissante de l'entrepreneuriat féminin.Cet organisme, qui s'intéresse aux politiques et aux pratiques en vigueur dans les pays qui en sont membres, reconnaît qu'il s'agit là d'un
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 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.501 | 0.251 |
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".