Development of a Digital Performance Assessment Model for Quebec Manufacturing SMEs
Notice bibliographique
Résumé
The digitalization of industries is at the heart of today’s global economy. However, there seems to be a lack of knowledge about the most effective method for initiating a digital transformation in Small and Medium-Sized Enterprises (SME). In the context globalization and shortages in labors, access to goods, services and skills, the need for SMEs to face the competition becomes a crucial issue. This research attempts to develop a model, based on a literature review and case studies, in order to evaluate digital performance as well as to study the assumption that some parameters of the model, such as Leadership, Culture and organization and Data management for example, have different impacts on the performance of SMEs. A literature review and an 80-hour questionnaire-based methodology and field interviews allowed to evaluate the impact on business performance of the different notions revolving around the topic of digital transformation. The results show that the most significant parameters that tend to augment the digital performance and thus help to foster a digital transformation in SMEs are mainly the management commitment and exemplarity (28%), the acquisition and development of skills (26%), the digital architecture (42%), the automation (42%), the quality of data (42%) and the use of the e-commerce (42%). The purpose of this study is then to target those important elements that have the most effect on the performance of small and medium-sized manufacturing companies, with the aim of guiding efforts and investments both in academia and in the real world.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
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.
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 ».