L’appropriation des technologies de l’Internet et ses facteurs critiques de succès
Notice bibliographique
Résumé
Divisée en deux volets, une étude exploratoire a été réalisée dans quatre PME de la région de la Mauricie au Québec. Premièrement, à l’aide d’une représentation conceptuelle basée sur les construits de compétences de l’utilisateur (Munro et al., 1997), de sentiment d’efficacité personnelle eu égard aux technologies (Compeau, Higgins et Huff, 1999 ; Compeau et Higgins, 1995) et d’absorption cognitive (Agarwal et Karahanna, 2000), une collecte de données auprès de 30 utilisateurs d’applications de l’Internet a permis d’évaluer leur utilisation et leur appropriation en contexte de PME. Dans cette perspective de l’appropriation technologique, les résultats démontrent que les compétences et le sentiment d’efficacité personnelle par rapport à ces applications peuvent jouer un rôle important, tout en étant liés de façon significative. Deuxièmement, la réalisation d’entrevues semi-dirigées auprès des gestionnaires responsables des systèmes et des technologies de l’information a permis une analyse qualitative des facteurs contribuant ou non à encourager l’utilisation et l’appropriation des applications de l’Internet dans les PME. Il a alors été constaté que l’importance des mesures de sécurité, la consultation des futurs utilisateurs, la formulation et la diffusion d’objectifs clairs, le soutien et l’encouragement à l’utilisation de la part de l’équipe dirigeante, la disponibilité des ressources ainsi que les mécanismes de gestion des problèmes et des crises survenant inévitablement sont autant de facteurs ne trouvant pas nécessairement écho auprès des gestionnaires de PME. Ces derniers sont autant d’éléments qui risquent d’affecter le degré d’appropriation technologique des utilisateurs, et ce, de plusieurs manières. Notamment, par leurs effets, directs ou indirects, sur le niveau de compétences des utilisateurs et leur sentiment d’efficacité personnelle eu égard aux technologies.
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 | 0,008 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,020 |
| Communication savante | 0,014 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».