Entreprendre dans l’informel : entre nécessité et opportunité1
Bibliographic record
Abstract
Longtemps décrit comme un emploi précaire, occupé par défaut par des individus sans aucune alternative d’emploi dans le secteur formel, de récentes recherches, particulièrement en Amérique latine, ont démontré que l’emploi informel se révèle dans certains cas comme un choix d’opportunité fondé sur des incitations financières et/ou non financières. Ces révélations étant empiriquement peu documentées en Afrique, où l’emploi informel occupe une place prépondérante dans l’économie, cet article tente de combler ce manque en examinant dans le cas du Burkina Faso les facteurs déterminant l’engagement des individus dans l’entrepreneuriat informel, en s’interrogeant particulièrement sur le caractère contraint ou volontaire du choix de ce statut d’emploi. L’examen comparatif des rémunérations, couplé à l’analyse des motifs qui ont conduit à la mobilité des individus vers l’emploi informel, montre que l’entrée dans l’entrepreneuriat informel est liée à une pluralité de facteurs, relevant pour certains à de la nécessité et pour d’autres à de l’opportunité.
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 | 0.004 | 0.012 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 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".