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Enregistrement W2106605773 · doi:10.7202/038037ar

La diffusion internationale d’idées commerciales

2009· article· fr· W2106605773 sur OpenAlexvenueno aff
Alexander T. Nicolai, Jantje Halberstadt

Notice bibliographique

RevueRevue internationale P M E Économie et gestion de la petite et moyenne entreprise · 2009
Typearticle
Languefr
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueInnovation and Knowledge Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceHumanitiesPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Traditionnellement, la recherche en entrepreneuriat s’intéresse davantage aux idées commerciales innovantes qu’aux créations d’entreprises qui ont pour objet l’imitation de concepts déjà existants. Cependant, la plupart des créations d’entreprises - y compris celles qui sont orientées vers une croissance rapide - reposent sur l’adoption ou la modification de modèles déjà existants. Différentes raisons expliquent le fait que les stratégies d’imitation ont gagné de l’importance dans les dernières décennies. En effet, grâce à la globalisation des marchés et à l’amélioration des technologies de l’information et de la communication, non seulement les produits et les technologies se diffusent plus facilement, mais aussi l’information. Conséquemment, cela facilite la propagation internationale d’idées. L’objectif de cette contribution est de soulever les questions centrales qui se posent dans le contexte de cette diffusion internationale d’idées commerciales et de les résumer dans un programme de recherche. Dans cette optique, cela consiste à éclairer l’intersection entre la recherche en entrepreneuriat et la recherche sur la diffusion d’idées déjà existantes. À l’aide d’un schéma du processus de diffusion, sept domaines de recherche se trouvant à l’intersection de ces deux domaines sont mis en évidence. La question de l’origine des idées commerciales et les types de diffusion semblent être d’une importance particulière. De plus, nous relevons différents groupes de facteurs, allant des caractéristiques d’adoption, de l’utilisation de réseaux jusqu’aux facteurs environnementaux, qui influencent la diffusion et la réussite d’idées imitées.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,070

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0030,011
Communication savante0,0190,017
Science ouverte0,0010,007
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0170,003

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,236 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2009
Routes d'admission1
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