Rôle déterminant des ressources immatérielles dans la création de valeur dans une PME agroalimentaire de terroir1
Notice bibliographique
Résumé
Cette étude vise à analyser le rôle des ressources immatérielles dans la création de valeur dans une entreprise installée dans une zone où le terroir peut être source d’avantages concurrentiels. À l’aide d’une étude de cas portant sur une PME agroalimentaire familiale du secteur fromager auvergnat, nous proposons une analyse en profondeur de ce rôle qui nous parait déterminant. Cette étude est de nature exploratoire et à visée compréhensive. Le mode de recueil des données est multi-angulé. L’hypothèse centrale dans cette recherche est que la création de valeur dans cette entreprise de terroir est déterminée par ses ressources immatérielles (humaines et celles liées au terroir) mobilisées. Cette étude montre que les atouts essentiels de la PME étudiée sont de nature immatérielle ; tels que le label qu’elle partage avec le groupe stratégique de terroir, les savoir-faire distinctifs (maîtrise des risques sanitaires à travers l’application des normes, des ressources humaines qualifiées) et les relations privilégiées entretenues avec les différents partenaires (notamment les fournisseurs). D’où l’importance en termes de création de valeur des efforts d’investissements dans le capital immatériel (capital humain, image…) et de leur visibilité auprès de différents acteurs économiques et politiques (clients, fournisseurs, collectivités territoriales, interprofessions…). En effet, il nous semble nécessaire que les chercheurs en sciences de gestion participent à l’élaboration de cartographie(s) des ressources immatérielles dans les PME de terroir et plus généralement dans les entreprises industrielles.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».