Le rôle du sentiment d'appartenance dans la relève entrepreneuriale à Saguenay
Bibliographic record
Abstract
Saguenay comme la plupart des villes du Québec est aux prises avec un problème de plus en plus imminent : la relève d'entreprise. L'arrivée à ia retraite des personnes faisant partie de la tranche d'âges des « baby-boomers » va laisser un grand vide à combler pour les nouvelles générations. Il sera impératif de stimuler davantage l'entrepreneuriat afin d'empêcher les nombreuses PME de la ville de fermer leurs portes, faute de relève, ou de passer en des mains extérieures. La consolidation de l'entrepreneurship régional permettra de conserver les PME existantes, d'éviter les délocalisations et d'en ajouter de nouvelles afin de diminuer la dépendance de la ville face aux multinationales. \n \nLa relève entrepreneuriale peut se faire grâce à un sentiment de solidarité entre les individus. Cette solidarité est généralement issue d'un sentiment d'appartenance à la région. Dans le cadre de cette recherche, nous tenterons de vérifier s'il existe un lien entre le sentiment d'appartenance à la région et la relève entrepreneuriale. Est-ce que le sentiment d'appartenance à quelque chose à voir dans la réussite d'une relève tant sur le plan qualitatif que quantitatif? À la lumière des résultats de cette étude, il a été remarqué que le sentiment d'appartenance à la région pouvait augmenter la réussite de la relève d'entreprise. Mais, si les gens de Saguenay semblent fort attachés à leur milieu de vie, la relève d'entreprise, pour réussir, doit se tourner vers d'autres critères afin d'assurer sa réussite. On a qu'à penser aux financements et à l'engouement qu'il faut susciter afin de donner le goût aux gens de prendre les rênes d'une entreprise déjà existante.
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 | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.002 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".