Facteurs de stimulation de l'entrepreneurship en Abitibi-Témiscamingue
Bibliographic record
Abstract
Le présent mémoire se veut une étude sur les facteurs explicatifs de l'entrepreneurship en Abitibi-Témiscamingue. Avec comme cadre théorique le modèle de Cooper (1979) ainsi que la théorie sur les événements entrepreneuriaux de Cooper et Dunkelberg (1984), une enquête par questionnaire a été envoyée à près de trois cents entrepreneurs de la région. Cent vingt-huit d'entre eux ont répondu à ce questionnaire. \n \nCette recherche a permis d'étudier les facteurs stimulant l'entrepreneurship sous trois angles: l'entrepreneur et les caractéristiques qui lui sont propres, les éléments ayant déclenché l'événement entrepreneurial et enfin, l'environnement dans lequel prend place la création d'entreprises. \n \nLes deux hypothèses de recherche étaient les suivantes: la création d'entreprises en Abitibi-Témiscamingue devrait confirmer le modèle de Cooper (1979) actualisé et les événements entrepreneuriaux en Abitibi-Témiscamingue devraient aussi confirmer la théorie de Cooper et Dunkelberg (1984). \n \nDans un premier temps, soulignons que l'entrepreneurship en Abitibi-Témiscamingue en est à ses débuts. La culture entrepreneuriale, nécessaire au foisonnement de l'esprit d'entreprise parmi la population, n'est pas encore bien ancrée. \n \nD'autre part, les résultats permettent de croire que les entrepreneurs de l'Abitibi-Témiscamingue répondent globalement au modèle de Cooper (1979) bien que certaines distinctions subsistent. De plus, la théorie de Cooper et Dunkelberg (1984) s'est aussi confirmée sur le terrain de recherche. \n \nLes entrepreneurs témiscabitibiens seraient influencés dans leur démarche entrepreneurial, entre autres, par les encouragements émanant des milieux d'affaires et par le soutien de personnes ressources. D'autre part, certains obstacles à l'entrepreneurship qui ont été identifiés permettent aussi de voir de quelle façon, une fois ces entraves enlevées, on pourrait faciliter la création d'entreprises. Parmi ces obstacles se trouvent la difficulté à trouver le financement pour mettre sur pied un projet d'entreprise, l'information difficile à obtenir sur les programmes d'aide aux entrepreneurs ainsi que l'accès et l'efficacité de ces programmes, la difficulté de composer avec les engagements financiers personnels et ceux de l'entreprise ainsi que l'influence que les engagements familiaux peuvent avoir sur la décision de créer une entreprise. \n
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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 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".