Création d’entreprise en situation d’immigration. Les Chinois de Paris, Bruxelles et Montréal
Bibliographic record
Abstract
Dans de nombreux pays, les immigrés chinois et leurs descendants sont réputés pour leur propension à l’entrepreneuriat. Privilégiant une approche interactive et multifactorielle inspirée du modèle de Waldinger, nous analysons, à partir de soixante entretiens de Chinois ethniques de Paris, Bruxelles et Mont réal, l’étape de la création d’entreprise. Pour ce faire, nous nous basons sur les caractéristiques personnelles de nos répondants, les motivations avancées par ceux-ci et les moyens mis en œuvre afin de mobiliser les ressources financières nécessaires à l’ouverture de l’entreprise. Nous établissons ensuite des profils d’entrepreneurs à partir de trois oppositions de caractéristiques observées, à savoir entre l’entrepreneur transplanté et le néo-entrepreneur, entre l’entrepreneur par défaut et par choix, entre l’entrepreneur communautaire et individualiste. La diversité des profils et des parcours observés dans les trois villes, lesquels se rapprochent tantôt d’un modèle explicatif tantôt d’un autre, confirme la pertinence d’une perspective théorique multifactorielle, qui mérite toutefois d’être affinée selon le cas, et d’une approche constructiviste du phénomène.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.010 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".