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Enregistrement W2465311872 · doi:10.1080/08276331.2016.1193385

L'adoption des stratégies de sous-traitance internationale chez les PME, une étude de cas multiple

2016· article· fr· W2465311872 sur OpenAlexaff
Jalal El Fadil, Josée St‐Pierre

Notice bibliographique

RevueJournal of Small Business & Entrepreneurship · 2016
Typearticle
Languefr
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueInternational Business and FDI
Établissements canadiensUniversité du Québec à Trois-Rivières
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

À l'instar des grandes entreprises, de nombreuses PME industrielles ont adopté des stratégies de sous-traitance dans des pays émergents, dans le but principal de réduire leurs coûts de production, mais aussi pour profiter de l'expertise de leur sous-traitant. Comment sont prises les décisions d'opter pour ces stratégies et quels sont les éléments déterminants accompagnant les choix effectués tout au long du processus de leur adoption par les PME ? L'objectif de cette recherche est de répondre à ces questions à partir d'une étude de cas multiple sur six PME québécoises ayant sous-traité une partie de leur production en Chine. Contrairement à ce que suggèrent les travaux sur les PME et d'après les témoignages des six propriétaires-dirigeants, les entreprises étudiées semblent être moins intuitives dans leurs choix effectués durant les phases de leur processus de prise de décision et d'adoption de la stratégie de sous-traitance internationale. Aussi, notre étude, a permis d'identifier des éléments-clés de la mise en place de ces stratégies, comme le développement d'une relation de confiance et de partenariat avec les fabricants étrangers, la familiarisation avec les pratiques d'affaires et les spécificités culturelles de leur pays ainsi que la régularité de la communication et du suivi des opérations. Finalement, nos résultats montrent que la phase de prospection et de sélection du sous-traitant joue un rôle important dans l'atteinte des objectifs des dirigeants et serait ainsi un facteur clé du succès de leur décision. Nos résultats exploratoires ouvrent la voie à d'autres travaux permettant de mieux comprendre le phénomène d'internationalisation des PME.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,074
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,003
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,201 · 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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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