Diversité des stratégies de croissance de l’entreprise artisanale et profil du dirigeant
Notice bibliographique
Résumé
La croissance est un thème central de la recherche en entrepreneuriat et en stratégie d’entreprise. Pourtant si un grand nombre d’études existent sur la croissance des PME, des « high growth firms » ou des « startups », très peu de travaux concernent les très petites entreprises déjà existantes, et, a fortiori , les entreprises artisanales (EA). Or on peut légitimement penser que les moyens plus restreints dont disposent ces entreprises de plus petite taille et leur plus grande focalisation sur le métier colorent fortement leurs choix de croissance et nécessitent des recherches spécifiques. Dans ce contexte, l’objectif de cet article est de lever le voile sur les stratégies réellement mises en oeuvre par les EA pour croître et sur les facteurs expliquant l’adoption de ces stratégies. En se fondant sur onze études de cas, les résultats obtenus montrent que les stratégies de croissance des EA sont beaucoup plus variées que ce que la littérature le laissait initialement entendre. Ils mettent également en avant l’influence forte du profil du dirigeant dans les choix de modalités de croissance.
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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».