Les mécanismes d’orchestration des ressources et la croissance de la jeune TPE accompagnée1
Notice bibliographique
Résumé
La littérature sur l’orchestration des ressources offre une perspective processuelle et complexe permettant de mieux comprendre la croissance de la jeune TPE (très petite entreprise) accompagnée. Toutefois, peu de travaux ont porté sur les représentations des acteurs entrepreneuriaux au sujet des actions managériales et entrepreneuriales de la croissance afin de l’expliquer. Pourtant des connaissances plus fines au sujet des mécanismes qui sous-tendent l’orchestration des ressources seraient utiles aux acteurs et accompagnateurs entrepreneuriaux confrontés à ce défi. À cette fin, cet article propose l’emploi du positionnement épistémologique du réalisme critique, dont la finalité sert à développer un design de recherche s’appuyant sur la cartographie de concepts en groupe (CCG) comme cadre méthodologique mixte et ascendant. La CCG sert à produire les représentations intercas dans un examen des représentations conceptuelles des actions d’acteurs entrepreneuriaux dirigeants de TPE en phase de croissance et évoluant dans des dispositifs d’accompagnement distincts ; l’un au Québec (NQC = 25) et l’autre en France (NFR = 15). L’étude intercas présentée dans cet article contribue de deux manières aux notions théoriques en orchestration des ressources. Premièrement, quatre mécanismes d’autorenforcement générateurs de la croissance sont identifiés en lien avec les antécédents de la croissance. Deuxièmement, des conjectures par rétroduction aux notions théoriques servent à articuler l’orchestration des ressources dans la croissance de la jeune TPE accompagnée.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,008 |
| Communication savante | 0,010 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,002 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».