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Enregistrement W1821880520 · doi:10.7202/1032835ar

Une approche gestaltiste de la performance de la jeune entreprise technologique innovante

2015· article· fr· W1821880520 sur OpenAlexvenueno aff
Sonia Khiari, Mahmoud Zouaoui, Alí Smida

Notice bibliographique

RevueRevue internationale P M E Économie et gestion de la petite et moyenne entreprise · 2015
Typearticle
Languefr
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueEntrepreneurship Studies and Influences
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceSociologyPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Considérées comme l’un des principaux leviers du développement économique d’un pays, les jeunes entreprises technologiques innovantes (JETI) sont à l’origine de l’introduction de nouvelles technologies, de l’exploration d’opportunités commerciales et de la création des marchés de l’avenir. Malgré l’intérêt considérable porté à la performance des JETI (Jiao et al., 2013 ; Chen, 2009 ; Song et al., 2008), les recherches concernant ses déterminants ont plutôt adopté une approche contingente que gestaltiste, alors que de nombreux travaux soulignent que la pertinence de cette dernière perspective est de pouvoir intégrer divers éléments dans une démarche holiste (Ketchen, Thomas et Snow, 1993 ; Harms et al., 2009 ; Witmeur et Biga Diambeidou, 2010) de manière à dépasser les conflits de l’approche contingente relatifs à l’analyse d’une multitude de relations bivariées (Henninger-Vacher, 1999 ; 2000). L’objectif de cet article est de contribuer à améliorer la compréhension de la performance de la JETI par la proposition d’une modélisation gestaltiste s’inscrivant dans le cadre de l’approche configurationnelle et permettant d’expliquer les différences de performance. Pour y parvenir, une enquête quantitative a été menée auprès d’un échantillon de 95 jeunes entreprises technologiques innovantes (JETI) du secteur des services informatiques en France. Les conclusions de ce travail peuvent alors constituer une grille de lecture permettant d’apporter un éclairage instructif sur les voies privilégiées de la performance de la JETI et faire l’objet auprès des praticiens, de réflexions et d’analyses complémentaires à leurs pratiques voire de développement d’un outil d’aide à la décision à destination des entrepreneurs.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,048

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,005
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0130,008
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,002

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,233 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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