Repérer les compétences pour mieux comprendre le processus d’innovation
Notice bibliographique
Résumé
Selon une enquête menée par Oséo en 2006, seule une frange réduite de PME et TPE serait vraiment organisée pour innover. Or, peu de travaux en sciences de gestion ont été menés pour comprendre comment ces PME et TPE arrivent à innover pour rester compétitives. Dès lors, l’objectif de notre travail est de combler partiellement ce manque. Plus précisément, nous cherchons à améliorer la compréhension du processus d’innovation dans les TPE, et ce, en mettant en évidence les compétences nécessaires à sa réalisation. Pour ce faire, notre recherche repose sur l’étude longitudinale du processus d’innovation d’une TPE touristique, l’entreprise H2H (Hotel2Hotel). L’analyse du cas, confrontée au modèle en chaîne de Kline et Rosenberg (1986) et à la théorie des ressources et compétences, permet, d’une part, de révéler six phases caractéristiques de l’innovation considérée H2H et d’identifier cinq points de rupture marquant le passage entre les phases et, d’autre part, de repérer l’existence de compétences favorables au développement de l’innovation dans une TPE, à savoir les compétences technologiques, organisationnelles et environnementales.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».