Proximité et innovation : le territoire est-il un déterminant absolu pour les PME?
Notice bibliographique
Résumé
La vive concurrence difficilement prévisible qui prévaut dans les différents espaces économiques oblige les PME à être beaucoup plus attentives aux besoins de leurs clients et aux réactions de leurs compétiteurs, pour pouvoir défendre ou protéger leur marché, ce qui leur demande d’être innovantes. Or, l’innovation est une activité qui fait appel à des ressources spécifiques qui ne sont pas toujours disponibles chez les PME. Ces dernières peuvent cependant compter sur des ressources externes pour combler leurs besoins. Celles-ci peuvent se trouver à proximité sur leur territoire, ou à l’extérieur de celui-ci selon son niveau de richesse. Est-ce à dire que les PME localisées sur des territoires moins nantis auraient moins de capacité d’innovation que les autres? L’étude des données d’un échantillon de PME québécoises localisées sur deux territoires distincts montre que les taux d’innovation ne sont pas différents, contrairement aux façons d’innover. Ces résultats nous invitent à prendre en compte la diversité des formes et intensités d’innovation pour comprendre ce dont ont besoin les PME pour accroître leurs capacités de créer de la nouveauté.
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 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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,006 |
| Communication savante | 0,010 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 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 ».