Gender differences in IT entrepreneurship: comparing the entrepreneurial intention/behavior in the pre and post-implementation phases

Actuellement, le nombre de femmes entrepreneures qui créent des entreprises est en augmentation. Les femmes gèrent entre un quart et un tiers des entreprises de l'économie formelle dans le monde. Au Maroc, les femmes entrepreneures représentent 10 à 12% du nombre total d'entrepreneurs avec une faible représentation dans le secteur des technologies de l’information[1].  L'objectif de ce papier est de comparer l’intention et le comportement entrepreneuriaux des femmes et des hommes entrepreneurs dans la phase pré et post implémentation, notamment dans le secteur des technologies de l'information. L'analyse de contenu des entretiens menés nous a permis de constater qu’au niveau de la phase pré-implémentation, la variable genre modère uniquement la relation entre les déterminants individuels et l’intention entrepreneuriale. Cependant, dans la phase post-implémentation, nous avons constaté que la variable genre modère à la fois la relation entre les déterminants individuels et contextuels et le comportement entrepreneurial. In fine, des différences en termes de liens sociaux, de désirabilité et de faisabilité ont été dévoilées.     Classification JEL :  L26 Type de l’article :  recherche empirique   [1] Selon une étude menée entre 2014 et 2015, par le Bureau International de Travail (BIT), en partenariat avec le ministère de l'Emploi, des Affaires sociales et le soutien financier de Global Affairs, Canada.Currently, the number of women entrepreneurs starting businesses is increasing. Women manage between a quarter and a third of the companies in the formal economy in the world. In Morocco, women entrepreneurs represent 10 to 12% of the total number of entrepreneurs with a low representation in the information technology (IT) sector[1].  The purpose of this paper is to compare the entrepreneurial intention and behavior of female and male entrepreneurs in the pre- and post-implementation phase, particularly in the IT sector. The content analysis of the interviews conducted allowed us to observe that in the pre-implementation phase, the gender variable only moderates the relationship between individual determinants and entrepreneurial intention. However, in the post-implementation phase, we found that the gender variable moderates both the relationship between individual and contextual determinants and entrepreneurial behavior. Ultimately, differences in terms of social ties, desirability and feasibility were revealed.     JEL Classification :  L26 Paper type :  Empirical research    [1] According to a study conducted between 2014 and 2015, by the International Labour Office (ILO), in partnership with the Ministry of Employment, Social Affairs and the financial support of Global Affairs, Canada

Vulnérabilité socioéconomique face au Covid-19 au Maroc : y-a-t-il un profil du contaminé ?

La crise sanitaire provoquée par le coronavirus a motivé la recherche des facteurs susceptibles d’augmenter le risque d’infection des ménages. La présente étude met en avant le concept de vulnérabilité socioéconomique face au Covid-19 mesurée par un indice synthétique. L’indice calculé permet d’identifier les facteurs explicatifs de la propagation du virus au Maroc, les zones et les groupes à risque selon le milieu de résidence, les quintiles de dépenses et la région d’habitation. Des enseignements qui permettraient d’aider les décideurs publics dans la gestion des futurs pics épidémiques, dus au Covid-19 ou à toute autre maladie de ce type

Performances et abandon scolaires à Casablanca Quels facteurs explicatifs ?

Cet article est issu d’une étude visant à identifier les facteurs susceptibles d’influencer les performances scolaires et le risque d’abandon des élèves dans le grand Casablanca. Les résultats des traitements de données d’enquêtes auprès d’un échantillon d’écoles confirment ceux de la littérature et montrent le rôle des caractéristiques et des comportements propres à l’élève (genre, âge, absentéisme, redoublement, difficultés scolaires, etc.) et de son milieu socioéconomique (habitation, taille et niveau de vie du ménage, etc.). Ils révèlent aussi l’influence des attributs de l’offre éducative (taille des classes, niveau d’instruction du directeur et de l’enseignant…). Les enseignements de l’étude peuvent être mis à profit par les décideurs publics en matière d’éducation

Contribution to Variables Selection by Support Vector Machines for Multiclass Discrimination

Les avancées technologiques ont permis le stockage de grandes masses de données en termes de taille (nombre d’observations) et de dimensions (nombre de variables).Ces données nécessitent de nouvelles méthodes, notamment en modélisation prédictive (data science ou science des données), de traitement statistique adaptées à leurs caractéristiques. Dans le cadre de cette thèse, nous nous intéressons plus particulièrement aux données dont le nombre de variables est élevé comparé au nombre d’observations.Pour ces données, une réduction du nombre de variables initiales, donc de dimensions, par la sélection d’un sous-ensemble optimal, s’avère nécessaire, voire indispensable.Elle permet de réduire la complexité, de comprendre la structure des données et d’améliorer l’interprétation des résultats et les performances du modèle de prédiction ou de classement en éliminant les variables bruit et/ou redondantes.Nous nous intéressons plus précisément à la sélection de variables dans le cadre de l’apprentissage supervisé et plus spécifiquement de la discrimination à catégories multiples dite multi-classes. L’objectif est de proposer de nouvelles méthodes de sélection de variables pour les modèles de discrimination multi-classes appelés Machines à Vecteurs Support Multiclasses (MSVM).Deux approches sont proposées dans ce travail. La première, présentée dans un contexte classique, consiste à sélectionner le sous-ensemble optimal de variables en utilisant le critère de "la borne rayon marge" majorante du risque de généralisation des MSVM. Quant à la deuxième approche, elle s’inscrit dans un contexte topologique et utilise la notion de graphes de voisinage et le critère de degré d’équivalence topologique en discrimination pour identifier les variables pertinentes qui constituent le sous-ensemble optimal du modèle MSVM.L’évaluation de ces deux approches sur des données simulées et d’autres réelles montre qu’elles permettent de sélectionner, à partir d’un grand nombre de variables initiales, un nombre réduit de variables explicatives avec des performances similaires ou encore meilleures que celles obtenues par des méthodes concurrentes.The technological progress has allowed the storage of large amounts of data in terms of size (number of observations) and dimensions (number of variables). These data require new methods, especially for predictive modeling (data science), of statistical processing adapted to their characteristics. In this thesis, we are particularly interested in the data with large numberof variables compared to the number of observations.For these data, reducing the number of initial variables, hence dimensions, by selecting an optimal subset is necessary, even imperative. It reduces the complexity, helps to understand the data structure, improves the interpretation of the results and especially enhances the performance of the forecasting model by eliminating redundant and / or noise variables.More precisely, we are interested in the selection of variables in the context of supervised learning, specifically of multiclass discrimination. The objective is to propose some new methods of variable selection for multiclass discriminant models called Multiclass Support Vector Machines (MSVM).Two approaches are proposed in this work. The first one, presented in a classical context, consist in selecting the optimal subset of variables using the radius margin upper bound of the generalization error of MSVM. The second one, proposed in a topological context, uses the concepts of neighborhood graphs and the degree of topological equivalence in discriminationto identify the relevant variables and to select the optimal subset for an MSVM model.The evaluation of these two approaches on simulated and real data shows that they can select from a large number of initial variables, a reduced number providing equal or better performance than those obtained by competing methods

Choix d'une mesure de proximité discriminante dans un contexte topologique

International audienceLes résultats de toute opération de classification ou de classement d'objets dépendent fortement de la mesure de proximité choisie. L'utilisateur est amené à choisir une mesure parmi les nombreuses mesures de proximité exis-tantes. Or, selon la notion d'équivalence topologique choisie, certaines sont plus ou moins équivalentes. Dans cet article, nous proposons une nouvelle approche de comparaison et de classement de mesures de proximité, dans une structure topologique et dans un objectif de discrimination. Le concept d'équivalence to-pologique fait appel à la structure de voisinage local. Nous proposons alors de définir l'équivalence topologique entre deux mesures de proximité à travers la structure topologique induite par chaque mesure dans un contexte de discrimination. Nous proposons également un critère pour choi-sir la "meilleure" mesure adaptée aux données considérées, parmi quelques me-sures de proximité les plus utilisées dans le cadre de données quantitatives. Le choix de la "meilleure" mesure de proximité discriminante peut être vérifié a posteriori par une méthode d'apprentissage supervisée de type SVM, analyse discriminante ou encore régression Logistique, appliquée dans un contexte to-pologique. Le principe de l'approche proposée est illustré à partir d'un exemple de données quantitatives réelles avec huit mesures de proximité classiques de la littérature. Des expérimentations ont permis d'évaluer la performance de cette approche topologique de discrimination en terme de taille et/ou de dimension des données considérées et de sélection de la "meilleur" mesure de proximité discriminante

Choix d'une mesure de proximité discriminante dans un contexte topologique

International audienceLes résultats de toute opération de classification ou de classement d'objets dépendent fortement de la mesure de proximité choisie. L'utilisateur est amené à choisir une mesure parmi les nombreuses mesures de proximité exis-tantes. Or, selon la notion d'équivalence topologique choisie, certaines sont plus ou moins équivalentes. Dans cet article, nous proposons une nouvelle approche de comparaison et de classement de mesures de proximité, dans une structure topologique et dans un objectif de discrimination. Le concept d'équivalence to-pologique fait appel à la structure de voisinage local. Nous proposons alors de définir l'équivalence topologique entre deux mesures de proximité à travers la structure topologique induite par chaque mesure dans un contexte de discrimination. Nous proposons également un critère pour choi-sir la "meilleure" mesure adaptée aux données considérées, parmi quelques me-sures de proximité les plus utilisées dans le cadre de données quantitatives. Le choix de la "meilleure" mesure de proximité discriminante peut être vérifié a posteriori par une méthode d'apprentissage supervisée de type SVM, analyse discriminante ou encore régression Logistique, appliquée dans un contexte to-pologique. Le principe de l'approche proposée est illustré à partir d'un exemple de données quantitatives réelles avec huit mesures de proximité classiques de la littérature. Des expérimentations ont permis d'évaluer la performance de cette approche topologique de discrimination en terme de taille et/ou de dimension des données considérées et de sélection de la "meilleur" mesure de proximité discriminante

Sélection topologique de variables dans un contexte de discrimination

International audienceEn apprentissage automatique, la présence d'un grand nombre de variables explicatives conduit à une plus grande complexité des algorithmes et à une forte dégradation des performances des modèles de prédiction. Pour cela, une sélection d'un sous-ensemble optimal discriminant de ces variables s'avère nécessaire. Dans cet article, une approche topologique est proposée pour la sé-lection de ce sous-ensemble optimal. Elle utilise la notion de graphe de voisinage pour classer les variables par ordre de pertinence, ensuite, une méthode pas à pas de type ascendante "forward" est appliquée pour construire une suite de modèles dont le meilleur sous-ensemble est choisi selon son degré d'équivalence topolo-gique de discrimination. Pour chaque sous-ensemble, le degré d'équivalence est mesuré en comparant la matrice d'adjacence induite par la mesure de proximité choisie à celle induite par la "meilleure" mesure de proximité discriminante dite de référence. Les performances de cette approche sont évaluées à l'aide de don-nées simulées et réelles. Des comparaisons de sélection de variables en discrimination avec une approche métrique montrent une bien meilleure sélection à partir de l'approche topologique proposée

Sélection topologique de variables dans un contexte de discrimination

International audienceEn apprentissage automatique, la présence d'un grand nombre de variables explicatives conduit à une plus grande complexité des algorithmes et à une forte dégradation des performances des modèles de prédiction. Pour cela, une sélection d'un sous-ensemble optimal discriminant de ces variables s'avère nécessaire. Dans cet article, une approche topologique est proposée pour la sé-lection de ce sous-ensemble optimal. Elle utilise la notion de graphe de voisinage pour classer les variables par ordre de pertinence, ensuite, une méthode pas à pas de type ascendante "forward" est appliquée pour construire une suite de modèles dont le meilleur sous-ensemble est choisi selon son degré d'équivalence topolo-gique de discrimination. Pour chaque sous-ensemble, le degré d'équivalence est mesuré en comparant la matrice d'adjacence induite par la mesure de proximité choisie à celle induite par la "meilleure" mesure de proximité discriminante dite de référence. Les performances de cette approche sont évaluées à l'aide de don-nées simulées et réelles. Des comparaisons de sélection de variables en discrimination avec une approche métrique montrent une bien meilleure sélection à partir de l'approche topologique proposée

Comparison of proximity measures for a topological discrimination.

International audienc

Variables Selection for Multiclass SVM Using the Multiclass Radius Margin Bound

International audienceSupport vector machines (SVM) are considered as a powerful tool for classification which demonstrate great performances in various fields. Presented for the first time for binary problems, SVMs have been extended in several ways to multiclass case with good results in practice. However, the existence of noise or redundant variables can reduce their performances, where the need for a selection of variables. In this work, we are interested in determining the relevant explanatory variables for an SVM model in the case of multiclass discrimination (MSVM). The criterion proposed here consist in determining such variables using one of the upper bounds of generalization error specific to MSVM models known as radius margin bound [1]. A score derived from this bound will establish the order of relevance of variables, then, the selection of optimal subset will be done using forward method. The experiments are conducted on simulated and real data, and some results are compared with those of other methods of variable selection by MSVM