Les jeunes entrepreneur·ses en économie sociale au Québec : une analyse de leurs parcours et profils sous une perspective de genre
Bibliographic record
Abstract
L’économie sociale (ÉS) est un modèle d’organisation économique et du travail en pleine transformation susceptible de propulser des innovations sociales et productives. S’éloignant des entreprises traditionnelles, l’ÉS offre une alternative plus humaine aux porteur·ses de projets entrepreneuriaux désirant être autant rentables qu’utiles socialement. Depuis les années 2000, les jeunes sont de plus en plus nombreux·ses à y prendre place et à occuper différents rôles, tout comme les femmes, qui composent la majorité des acteur·rices d’ÉS, mais y vivent encore de grands défis. Sous l’angle de l’approche des parcours de vie, cette recherche a comme objectif d’analyser les divers facteurs qui participent au choix des jeunes de 35 ans et moins d’un modèle d’entreprise collective pour concrétiser leur projet au Québec. Elle se penche tant sur l’influence qu’ont leurs trajectoires de formation, d’emploi et d’engagement, et leur connaissance de l’ÉS sur ce choix, que sur les rapports au travail et les motivations des jeunes pour les modèles d’ÉS. Cette étude cherche aussi à identifier, à l’aide de l’approche sur les rapports sociaux de genre, les effets genrés au sein des parcours et des projets entrepreneuriaux des jeunes. Pour y arriver, nous avons adopté une démarche méthodologique qualitative et inductive et rencontré 20 jeunes entrepreneur·ses collectif·ves ainsi que 12 accompagnateur·rices intervenant en ÉS au Québec, visant à enrichir la compréhension de leurs parcours et choix, au moyen d’un regard croisé de ces deux types de participant·es de la recherche. Les résultats ont permis de dégager trois types de parcours des jeunes variant selon leurs expériences préalables, ainsi que trois profils d’entrepreneur·ses caractérisant leurs rapports au travail et leurs motivations. Nous avons également identifié plusieurs différences genrées, notamment au niveau de leur répartition, leurs attitudes et leurs défis en ÉS. Somme toute, cette étude a montré que l’ÉS répond aux besoins en emploi des jeunes, concorde à leurs valeurs et représente une avenue attirante pour concrétiser leurs idées, malgré de nombreux défis que les jeunes doivent surmonter pour poursuivre dans cette voie. The social economy (SE) is a model of economic and work organization in full transformation, with the potential to propelling a wide range of social and productive innovations. Moving away from traditional businesses, the SE offers a more humane alternative to entrepreneurial project holders who want to be both profitable and socially useful. Since the 2000s, more and more young people have become involved, and have been taking on various roles within the organizations, just like women, who make up the majority of SE actors, but still face major challenges. Using a life course approach, this research aims to analyze the various factors involved in the choice of a social economy ventures model by young entrepreneurs aged 35 and under to carry out their project in Quebec. It explores the influence of their training, employment and commitment pathways, in addition of their knowledge of SE on this choice, as well as young people's relationships with work and their motivations for SE models. Using a gender study approach, this research also seeks to identify gender effects within young people’s entrepreneurial career paths and projects. To achieve this, we adopted a qualitative and inductive methodological approach, and we met 20 young collective entrepreneurs and 12 guidance actors working in SE in Quebec, with the aim of enriching our understanding of their paths and choices, through a cross-view of these two types of research participants. The results revealed three types of paths in which young collective entrepreneurs can fit in according to their experiences, as well as three entrepreneurial profiles characterizing their relationship to work and their motivations. We also identified several gender differences, particularly in the distribution, the attitudes and the challenges among youth in SE. Overall, this study has shown that SE meets the needs of young people in terms of work, is consistent with their values and represents an attractive avenue for turning their ideas into reality, despite the many challenges they must overcome to pursue this path.
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 | 0.002 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".