Bibliographic record
Abstract
Depuis plusieurs générations, des femmes ont fait preuve d'ingéniosité et de persévérance pour évoluer dans le monde des affaires. Elles ont démontré leur force et leur solidarité. Grâce à elles, les entrepreneures d'aujourd'hui peuvent laisser libre cours à leur créativité et développer leurs talents. Au Québec, l'entrepreneuriat féminin ne cesse de croître, à tel point que le marché du travail doit désormais compter sur la présence des femmes dans tous les secteurs d'activité. Cet ouvrage vient témoigner non seulement de l'ampleur du phénomène, mais aussi du chemin parcouru par les femmes. Tout en traitant des thèmes courants de l'entrepreneuriat – le démarrage d'entreprise, le financement, etc. –, on aborde pour la première fois ce qui singularise les femmes dans l'exercice de leur fonction : la conciliation famille-travail, les styles de gestion, l'importance de la qualité de vie, etc. Les dix cas présentés ici mettent en évidence les stratégies d'affaire des femmes entrepreneures selon leur âge, leur lieu d'origine, leurs ambitions et la forme d'entrepreneuriat qu'elles préconisent. Qu'elles choisissent d'innover dans un secteur traditionnel, d'assumer la relève de l'entreprise familiale ou de partir à la conquête du monde, toutes ces femmes empruntent des trajectoires professionnelles inspirantes pour celles qui souhaitent se lancer en affaires. Les étudiants en entrepreneuriat y trouveront certainement des bases solides pour enrichir les connaissances sur le phénomène de l'entrepreneuriat en général.
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 | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.012 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.035 | 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".