L’approche néo-institutionnelle et ses implications pour le management des relations avec les stakeholders en phase start-up1
Notice bibliographique
Résumé
Les approches néo-institutionnelles et surtout la théorie de l’agence et la théorie des coûts de transaction ont fait leurs preuves dans divers domaines (en marketing, en GRH, etc.). Cependant, jusqu’à présent, peu de recherches en création d’entreprise se sont appuyées sur ces approches. Le but de la présente contribution est d’analyser la création d’entreprise sous l’angle de la Nouvelle Économie institutionnelle. Cet angle souligne le rôle crucial de la relation stakeholder-créateur. En effet, le succès d’une jeune entreprise dépend directement de l’acceptation et du soutien des parties prenantes. Les relations dans la phase de création sont caractérisées par des incertitudes particulièrement fortes dues à la nouveauté (liability of newness). Dans le processus d’évaluation et de jugement de la relation d’échange, le stakeholder est confronté à l’incertitude des promesses du créateur d’entreprise ; ces incertitudes influencent la décision du stakeholder d’entrer dans la relation d’échange avec la jeune entreprise. L’aptitude à gérer ces incertitudes augmente la probabilité de succès du projet de création. L’approche MUT (Management of Uncertainties and Trust) que nous présenterons ici est un outil pragmatique et normatif qui a pour but de structurer et de résoudre la problématique d’incertitude. De cette façon, il peut favoriser le succès de nouvelles entreprises en aidant l’entrepreneur à créer des relations stables avec les parties prenantes.
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 | 0,029 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,019 |
| Communication savante | 0,015 | 0,022 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,004 |
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 ».