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Enregistrement W2499972427 · doi:10.7202/1037926ar

Les PME face à l’achat d’offres low-cost : une approche exploratoire par la valeur perçue

2016· article· fr· W2499972427 sur OpenAlexvenueno aff
Élise Bonneveux, Arnaud Rivière

Notice bibliographique

RevueRevue internationale P M E Économie et gestion de la petite et moyenne entreprise · 2016
Typearticle
Languefr
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueService and Product Innovation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Alors que le low-cost constitue un segment de marché bien établi en grande consommation, son développement reste plus restreint au sein des échanges interorganisationnels. Toutefois, son évolution ces dernières années témoigne d’un intérêt croissant des offreurs et de la clientèle d’affaires pour ce type d’offres simplifiées à prix bas. En particulier, l’observation des stratégies des entreprises low-cost et l’analyse de la demande conduisent à l’identification d’une cible prioritairement concernée par ces offres : les PME. Dans ce contexte, cet article vise à mieux cerner l’attractivité des produits et services low-cost du point de vue des clients PME. Pour cela, l’approche de la valeur perçue est mobilisée. À l’issue d’une étude qualitative exploratoire menée auprès de vingt-huit PME, il est constaté qu’au-delà de la dégradation de la qualité perçue, d’autres sources de destruction de valeur peuvent exister (valeurs émotionnelle, éthique et relationnelle). Par ailleurs, les sources de création de valeur ne se limitent pas au seul gain monétaire perçu, mais peuvent aussi concerner les aspects sociaux et non monétaires perçus de l’offre. La variabilité constatée des effets du low-cost sur la valeur perçue peut s’expliquer par la diversité des parties prenantes concernées par les conséquences de l’achat de l’offre, par les caractéristiques liées au produit ou service low-cost et par celles relatives au contexte d’achat et de consommation.

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)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), 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 enseignants0,846
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,003
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,221 · 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

Citations2
Publié2016
Routes d'admission1
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