Hommes et femmes inégaux devant l’entrepreneuriat : clivage de genre dans l’incubation de l’intention entrepreneuriale
Bibliographic record
Abstract
Cet article tente de montrer que l’inégalité de genre existe dans la formation des personnes ayant une intention entrepreneuriale avant le passage vers l’entrepreneuriat. Nous faisons une enquête auprès de 229 étudiants et de 211 étudiantes de Licence 1, 2, 3 et de Master en gestion de grandes écoles au Gabon. Les données proviennent d’un questionnaire qui leur a été soumis. Nous adoptons une méthodologie quantitative avec une logique hypothético-déductive. Nous mobilisons une modélisation par équations structurelles multi-groupes de l’intention entrepreneuriale. Les résultats indiquent que les femmes présentent une intention entrepreneuriale supérieure à celle des hommes en amont du passage vers l’entrepreneuriat. Les prédispositions féminines dominent celles des hommes, notamment l’attitude, la détermination, les normes sociales perçues, l’exposition à l’entrepreneuriat/l’expérience entrepreneuriale et l’auto-efficacité perçue. Ces déterminants évoluent plus chez les femmes que chez les hommes, sauf les normes sociales perçues. Les déterminants déclencheurs de l’acte entrepreneurial dominent chez les femmes, sauf l’attitude et les normes sociales perçues, qui sont égales.
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 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.000 |
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".