L’accompagnement au démarrage de projets collectifs jeunesse : défis et perspectives de l’incubateur SISMIC Capitale-Nationale
Bibliographic record
Abstract
La jeunesse engagée est consciente des enjeux qui affectent nos sociétés et cherche à trouver des solutions et contribuer à développer un modèle économique plus juste et solidaire. On assiste à une montée de l’engouement pour des modèles alternatifs d’entreprises, comme les entreprises d’économie sociale. Cependant, on constate que le passage de l’idée à la concrétisation d’un projet est un écueil difficile à contourner pour de nombreux porteurs de projets. Le programme SISMIC, porté par les pôles régionaux d’économie sociale, offre un soutien aux jeunes dans leurs démarches de démarrage d’entreprises d’économie sociale. Bien que l’appui offert par les pôles soit des plus pertinents au regard des nombreux projets accompagnés, on observe que la proportion de constitutions d’entreprises collectives issues des incubateurs SISMIC demeure faible. En se basant sur sa perspective régionale, le Pôle des entreprises d’économie sociale de la région de la Capitale-Nationale (Pôle CN) expose dans cet article les raisons de la difficile concrétisation des projets collectifs portés par les jeunes.
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 | 0.008 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.010 | 0.010 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.008 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".