Une recherche-action pour diagnostiquer les pratiques de veille stratégique des PME
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
La recherche-action publiée dans un contexte de PME n’est pas fréquente, même si elle peut profiter aux PME en élaborant des savoirs actionnables et pertinents. L’article présente le processus d’une recherche-action, soit le développement d’un outil diagnostique des pratiques de veille stratégique auprès de PME. La présente recherche s’articule autour de la veille stratégique qui peut se définir comme un processus informationnel par lequel une organisation se met à l’écoute de son environnement pour décider et agir dans la poursuite de ses objectifs. La méthodologie de recherche retenue est la recherche-action et, plus particulièrement, le prototypage d’un système expert. L’objectif de la recherche est de sensibiliser les dirigeants d’une organisation aux activités de veille stratégique et ainsi contribuer à les faire progresser. Pour atteindre cet objectif, un outil diagnostique des pratiques de la veille stratégique auprès de petites et moyennes entreprises (PME) est développé. La structure du diagnostic s’attarde à cinq composantes principales, soit les types de veille, le contexte de la veille, l’organisation de la veille, le processus de la veille et la sécurité de l’information. Ces composantes se subdivisent pour former un grand total de 30 composantes. Dans le cadre du développement du prototype, 6 moyennes entreprises canadiennes et 33 experts sont mis à contribution lors des trois itérations menant à la dernière version du prototype. Les six PME ont fait l’objet d’autant d’études de cas.
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.
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 | 0,003 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 découle