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Record W7028867496

Impacts des sources de financement sur le résultat des projets d’entrepreneuriat

2020· other· fr· W7028867496 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueConstellation (Université du Québec à Chicoutimi) · 2020
Typeother
Languagefr
FieldArts and Humanities
TopicHistory of Medicine Studies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsOccupational trainingStatistical analysisRail transportationBusiness development
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

La présente recherche s’intéresse à la problématique d’échec des projets d’entrepreneuriat. Compte tenu du nombre d’échec des projets d’entrepreneuriat qu’on observe encore aujourd’hui malgré les nombreuses théories élaborées, il est important de continuer les recherches afin d’identifier d’autres spécificités de ces types de projets qui restent encore inconnus. Ces travaux s’inscrivent dans ce sens ont essayé de montrer l’incidence des sources de financement sur les résultats des projets d’entrepreneuriat (succès ou échec). Pour atteindre cet Object, nous avons vérifié auprès des consultants en entrepreneuriat et des entrepreneurs si les sources de financement ont une incidence sur le degré d’engagement des promoteurs d’entreprise pour réussir leur projet d’entrepreneuriat. Deux questionnaires d’enquête de type semi ouvert a été élaboré. L’un a été soumis à 42 consultants en entrepreneuriat répartis au Bénin et au Canada et le second à 151 entrepreneurs basés essentiellement au Bénin. Le sondage a été effectué par l’intermédiaire du logiciel d’enquête en ligne LimeSurvey dans la période de janvier et février 2020. Les données recueillies ont été analysées dans une première partie grâce à l’outil statistique de LimeSurvey pour obtenir les tendances et dans une deuxième à l’aide du logiciel d’analyse statistique SPSS pour effectuer des tests d’hypothèses. Les diverses analyses ont montré que les sources de financement ont vraisemblablement un impact sur le degré d’engagement des porteurs de projet, de même que le degré d’engagement des porteurs de projet influence le résultat des projets d’entrepreneuriat. De plus nous avons observé que les sources de financement ont un impact vraisemblable aussi sur le résultat des projets d’entrepreneuriat. Les résultats obtenus ont permis de déduire que certaines sources de financement prédisposent plus les projets d’entrepreneuriat au succès plus que d’autres. Malgré les limites de cette recherche, les conclusions permettrons aux porteurs de projet d’entrepreneuriat de savoir que parmi les sources de financement des projets d’entrepreneuriat à leur disposition, certaines favorisent plus le succès. Ceci leur permettra de mieux choisir leurs sources de financement pour maximiser leur chance de réussir leur projet d’entrepreneuriat.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesScience and technology studies
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: Not applicable
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.473
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0020.004
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.1490.000

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.

Opus teacher head0.019
GPT teacher head0.182
Teacher spread0.163 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreOther

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".

Quick stats

Citations0
Published2020
Admission routes1
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