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Enregistrement W2236859702 · doi:10.7202/1024270ar

L’apport d’internet aux petites entreprises (PE) touristiques dans la construction de leur positionnement stratégique : le cas des hébergeurs

2014· article· fr· W2236859702 sur OpenAlexvenueno aff
Vèronique Favre-Bonté, Sébastien Tran

Notice bibliographique

RevueRevue internationale P M E Économie et gestion de la petite et moyenne entreprise · 2014
Typearticle
Languefr
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueBusiness Strategy and Innovation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhysicsPolitical scienceArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La diffusion des TIC chez les PE demeure faible (Eurostat 2010) et pourtant, parmi les applications IT, Internet est pour les PE une source d’opportunités de développement de leurs affaires (Scaglione, Schegg et Murphy, 2009). L’un des enjeux est donc de savoir si Internet peut être utilisé efficacement par ces petites structures et comment sa mise en oeuvre peut contribuer à améliorer leur positionnement stratégique. Nous avons étudié quatre cas d’entreprises dans l’hébergement touristique qui est un secteur très en avance dans l’utilisation des TIC en général et d’Internet en particulier (Kalika et Rival, 2009 ; Aldebert et Loufrani-Fedida, 2010). Notre recherche montre que les PE peuvent utiliser Internet comme un outil de différenciation, notamment sur les dimensions liées à la relation client (marketing, distribution). La réussite, quant à l’utilisation d’un site Internet, repose sur un choix très judicieux de la technologie par rapport au positionnement de l’entreprise. La mise en place d’une stratégie doit donc se faire à partir d’une véritable réflexion quant au métier de la PE, car cela conditionne les services et les fonctionnalités proposées à partir des technologies. Enfin, ce n’est pas tant le profil technophile qui importe que le profil innovant et preneur de risques du dirigeant et son aptitude à percevoir l’utilité des 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 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)0,003
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 consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,518
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,227 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations6
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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