Entrepreneuriat des femmes noires au Québec : principales motivations
Bibliographic record
Abstract
Le nombre de femmes issues des communautés racisées au Québec est en constante croissance. En effet, selon Statistique Canada (2024), la population noire s’élevait à 1,5 million constituant ainsi 4,3 % de l’ensemble des habitants du pays et 16,1% des communautés noires. Étant en quête de plus de liberté, les femmes noires se lancent de plus en plus dans le secteur entrepreneurial afin de retrouver une certaine stabilité financière et sociale. Le domaine de l’entrepreneuriat représente un élément important dans le processus d’autonomisation financière des femmes à travers des expériences diverses et souvent complexes (Barrachina Fernández et al., 2021). En mettant l’accent sur l’égalité des genres et l’élimination des stéréotypes, l’autonomisation financière des femmes vise à créer un environnement où les femmes ont la confiance, le pouvoir d’exercer leur leadership et d’avoir leurs mots à dire dans les instances de prises de décisions (Ranabahu et Tanima, 2022). L’entrepreneuriat des femmes noires au Québec constitue un phénomène en pleine croissance, et suscite de ce fait, des questionnements portant sur les motivations de ces dernières malgré les diverses expériences auxquelles elles sont confrontées. En effet, à travers ce processus de recherche d’autonomie, elles font face à des expériences diverses, allant des opportunités aux contraintes liés aux barrières culturelles, linguistiques et financières, constituant une entrave à leur autonomie et leur capacité à participer pleinement à la société. Dans l’objectif de mieux cerner les dynamiques qui s’articulent autour des démarches entrepreneuriales des femmes noires au Québec, nous allons grâce à une méthodologie qualitative, examiner en premier lieu l’environnement des affaires des femmes noires entrepreneures, puis en second lieu déterminer les facteurs internes et externes qui influencent leur décision entrepreneuriale. Afin d’atteindre notre objectif de recherche, nous nous basons sur la littérature portant sur l’entrepreneuriat féminin ainsi que sur les théories de la motivation (Aylwin, 1982; Louart, 2002) et de la résilience (Michallet, 2009). D’après les résultats de cette étude, les facteurs motivationnels des femmes noires dans le domaine de l’entrepreneuriat ne sont pas uniquement d’ordre financier mais englobent également des aspects personnels, sociaux et culturels assez importants.
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 | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.012 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| 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".