Itinéraires et identités d’un entrepreneur malagasy responsable
Bibliographic record
Abstract
Notre article explicite le processus de construction de l’identité entrepreneuriale en investiguant ses dimensions diasporique et responsable. Pour chacune de ces dimensions, nous contextualisons localement les pratiques entrepreneuriales. Nous analysons alors l’itinéraire d’un entrepreneur franco-malagasy revenant à Madagascar pour entreprendre autrement dans le numérique. Nous adoptons une approche exploratoire et qualitative pour étudier ce cas en mobilisant une grande diversité de sources de données. Nos résultats montrent que l’imaginaire de l’entrepreneur diasporique reflète une idéalité se construisant progressivement dans une démarche de quête de soi infinie. Ses imaginaires et ses actions entrepreneuriales se forgent en tenant compte, simultanément, des réalités locales et des expériences cosmopolites. L’entrepreneur responsable cultive également ses imaginaires en se confrontant à des paradoxes à la fois moteurs et limitants. Ses attentes paradoxales lui permettent d’agir à court terme face à la pauvreté ambiante tout en ayant un impact organisationnel par le partage de valeurs éthiques et sociétales avec ses parties prenantes. Néanmoins, cette différenciation éthique l’éloigne des institutions locales, conduisant à réduire son ambition et à le marginaliser à long terme. Cet entrepreneuriat responsable peut être perçu comme utopique, catalyseur dans les intentions, mais questionné dans sa concrétisation.
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 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".