Engaging SMEs in Cooperation and New Forms of Learning
Notice bibliographique
Résumé
Globalization has strong if contradictory impacts on SMEs. The sharp increase of worldwide competition in recent decades weakened SMEs right across the board. At the same time, globalization offers many new opportunities and the importance of SMEs has increased. Opportunties include the potential to act as collaborators in multi-enterprise consortia, for international clients and partners. Their importance has increased because of their specific potential, such as high specialization and the ability to react faster than big enterprises. Therefore, it is important for such companies to take up the challenge to operate on a global scale. To be able to play this role, SMEs have to tackle change and develop their learning processes on a far-reaching scale. If the triangle and interplay of continuous learning, knowledge management and new technologies, is key in making or breaking companies as well as national and supranational entities (such as the EU), it is important new means of addressing these areas, particularly through the use of ICT are explored. While ICT and especially web 2.0 applications – social networks, blogging, web repositories and shared resources, modern learning platforms – have great potential to support and enable SMEs in their drive towards competitiveness, the realization of this potential is by no means automatic. Success depends on a strategic approach, technical skills and facilities. This paper takes a closer look at the situation of European SMEs and presents findings from recent European projects identifying the ongoing problems in the adoption of new forms of learning. Secondly the paper discusses learning approaches and web-based technologies particularly suitable for SMEs.
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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 | 0,010 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,008 |
| Communication savante | 0,011 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,019 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 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 ».