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Enregistrement W2159783998 · doi:10.7202/1028045ar

Entrepreneuriat coopétitif : comment intégrer la concurrence dans un contexte coopératif ?

2015· article· fr· W2159783998 sur OpenAlexvenueno aff
Léo‐Paul Dana, Gilles Guieu

Notice bibliographique

RevueRevue internationale P M E Économie et gestion de la petite et moyenne entreprise · 2015
Typearticle
Languefr
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueBusiness Strategy and Innovation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La quasi-totalité des travaux sur la coopétition porte sur l’émergence de la coopération dans un milieu concurrentiel. La compétition peut-elle émerger d’un substrat relationnel coopératif ? Une partie de la littérature en entrepreneuriat s’intéresse à l’entrepreneuriat indigène. C’est dans ce contexte particulier que nous abordons les relations coopétitives, plus précisément dans le contexte du peuple same. Les Sames sont le peuple indigène du Nord de la Scandinavie, vivant en Norvège, en Suède, en Finlande et dans la péninsule russe de Kola. L’élevage de rennes, activité exercée dans un cadre familial, reste un mode de vie à forte valeur sociale. Une étude ethnographique réalisée auprès des entrepreneurs sames révèle que la raison de l’élevage est le maintien de la tradition, et pas nécessairement la maximisation des profits. L’élevage de rennes n’étant plus que d’un intérêt économique limité, nombre d’entrepreneurs sames ont développé des activités complémentaires pour compenser la baisse de revenu de l’élevage, tout en préservant la valeur sociale d’une forme d’entrepreneuriat culturellement valorisé. Pour gérer ces relations coopétitives, les entrepreneurs cloisonnent leurs relations coopératives, aux enjeux culturels et territoriaux, de leurs relations concurrentielles, dont les enjeux sont économiques. Des implications en matière de coopétition et d’entrepreneuriat en sont tirées.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,776
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,226 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations4
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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