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Enregistrement W2060282093 · doi:10.7202/1008649ar

Approche cognitive de la gestion stratégique dans une entreprise monodécideur : le cas de l'entrepreneur agricole

2012· article· fr· W2060282093 sur OpenAlexvenueno aff
Sophie Allain

Notice bibliographique

RevueRevue internationale P M E Économie et gestion de la petite et moyenne entreprise · 2012
Typearticle
Languefr
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueBusiness Strategy and Innovation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhilosophyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dans le domaine de la gestion stratégique des PME, une des questions clés est de savoir comment s’établit le lien entre les idées contenues dans la vision stratégique du dirigeant et les décisions réelles qui sont prises. On aborde ici cette question par une approche cognitive ; il s'agit de comprendre pourquoi et comment un individu prend ses décisions. Et on considère que ce n’est qu’en revenant à la manière même dont celui-ci interprète sa situation qu’on peut y parvenir. On choisit le cas de l’entreprise agricole pour prospecter cette voie, car il s’agit d’une très petite entreprise, généralement pilotée par un seul décideur; vision stratégique et décisions concrètes relèvent donc de la même personne. On propose tout d’abord le schéma suivant des décisions : l’agriculteur a des représentations stables, qui sont, d’une part, une vision stratégique de son entreprise lui fournissant les éléments de sa politique générale et, d’autre part, des programmes d’action lui permettant de prendre des décisions opérationnelles à caractère répétitif, donc, d’assurer le fonctionnement courant de son entreprise; le couplage entre ces deux plans est assuré par les décisions de gestion stratégique qui sont, pour nous, les décisions qui gèrent le changement dans l'entreprise. On construit alors une grille d'analyse de ces décisions. Celles-ci sont vues comme suivant à la fois une logique de résolution de problème et une logique d'adéquation, l’individu recherchant une solution satisfaisante, non connue a priori, en s'appuyant sur les représentations qui guident son action ; ces deux logiques obéissent à des principes de simplification, de continuité et de connexion étroite aux actions à mener au même moment. On applique cette grille au cas d'un agriculteur d’une région de grande culture française et on envisage pour finir quelques perspectives en matière d’aide à la décision et de recherche.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,267
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,004
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,229 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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