Regards croisés sur l’entrepreneuriat des femmes dans les arts et la culture: apports, défis et perspectives de soutien
Bibliographic record
Abstract
Dans ce compte-rendu, nous mettons en lumière l’atelier intitulé "Regards croisés sur l’entrepreneuriat des femmes dans les arts et la culture : apports, défis et perspectives de soutien", tenu lors des Journées Georges Doriot - Entrepreneuriat et société à Montréal le 7 juillet 2023. Cet atelier a été orchestré par la professeure Joëlle Bissonnette, professeure au Département de management de l’ESG UQAM. Son compte-rendu réunit les contributions de chercheuses, chercheurs, praticiennes et praticiens venu.e.s exposer des résultats de recherches sur les femmes entrepreneures dans les arts et la culture ainsi que des initiatives ou expérimentations en matière de soutien à ces femmes, et ce, en privilégiant la diversité des perspectives. C’est ainsi que se croisent dans cet atelier tant les perspectives disciplinaires et sectorielles (musique, art lyrique, danse, arts numériques et art interactif, notamment) que les perspectives nationales, en s’intéressant à ce qui se fait au Québec et au Canada, mais aussi au Maroc, au Cameroun et en France. S’ajoute même une perspective historique sur l’entrepreneuriat des femmes dans les arts et la culture, le tout dans l’objectif de mieux comprendre les caractéristiques et les défis particuliers de l’entrepreneuriat de ces femmes, pour mieux les soutenir et les accompagner.
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 | 0.006 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.017 | 0.011 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.007 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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".