Orientation de rôles de genre et pérennité des entreprises du secteur informel : cas des microentreprises agroalimentaires au Mali
Bibliographic record
Abstract
Le secteur informel continue de représenter un poids considérable dans les économies africaines. Au Mali, ce secteur enregistre une forte présence de femmes, évoluant surtout dans le domaine agroalimentaire et à la tête de microentreprises. On remarque que, malgré les difficultés rencontrées, les entreprises informelles de très petite taille dirigées et détenues par les femmes continuent de se maintenir en activité, tout en contribuant à la création d’emplois et de richesses. Cette recherche exploratoire vise à comprendre les éléments déterminants du maintien en activité sur le long terme de cette catégorie d’entreprises. Pour ce faire, une analyse de cas multiples est menée. Les résultats permettent de mettre en évidence des facteurs de pérennité des microentreprises agroalimentaires dirigées et détenues par les femmes dans un contexte où l’environnement socioculturel impacte le fonctionnement de l’entreprise. Les rôles multiples des femmes maliennes et leur maîtrise des processus de transformation des aliments liée aux rôles spécifiques de « spécialiste de la cuisine » permettent à leurs entreprises de résister aux crises et de continuer à fonctionner dans la durée. Cette recherche contribue à la littérature en mettant en évidence l’effet des facteurs socioculturels liés à la nature biologique de la dirigeante sur la pérennité de l’entreprise de très petite taille.
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 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| 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".