Une recherche-action pour diagnostiquer les pratiques de veille stratégique des PME
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.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,020 | 0,061 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,006 |
| Communication savante | 0,010 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,005 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».