Les défis dans les parcours entrepreneuriaux des jeunes en économie sociale au Québec
Bibliographic record
Abstract
L’économie sociale (ÉS) est un modèle d’entrepreneuriat de plus en plus attirant pour les jeunes, qui sont nombreux(euses) à y prendre place à travers différents rôles. Cependant, cet intérêt ne vient pas sans son lot de défis. Mieux connaître ces enjeux permettrait de mieux répondre aux besoins des jeunes sur le terrain. Cet article présente des résultats issus d’une recherche qualitative menée auprès de 20 jeunes entrepreneur(euse)s collectif(ive)s et 12 accompagnateur(trice)s en ÉS au Québec. Plusieurs catégories de défis ont été identifiées, et touchent à l’idéation et la conception, la gouvernance et la gestion, les finances, l’articulation entre les sphères de vie, le manque de soutien, ainsi qu’aux défis spécifiques à l’ÉS, comme une méconnaissance répandue à son sujet. Au bout du compte, nous constatons que les défis commencent à se manifester avant même le début des pratiques entrepreneuriales. Ces défis sont fréquemment vécus en dehors de l’ÉS, mais le manque de connaissances sur les modèles collectifs ainsi que les ressources inadaptées à ces modèles vont les amplifier.
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 | 0.003 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.012 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| 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".