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Enregistrement W4281764937 · doi:10.1522/revueot.v31n1.1443

L’accompagnement entrepreneurial comme activateur de performance : cas de la BSTP Cameroun

2022· article· fr· W4281764937 sur OpenAlexaffvenue
Marie Romuald Pouka Pouka, Théophile Serge Nomo

Notice bibliographique

RevueRevue Organisations & territoires · 2022
Typearticle
Languefr
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueCommunity Development and Social Impact
Établissements canadiensUniversité du Québec à Trois-Rivières
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceHumanitiesBusinessArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La littérature sur les structures de soutien et sur les programmes d’aides aux PME (pépinières, incubateurs, financements, achats gouvernementaux réservés aux PME, incitations ou exonérations fiscales, subventions, etc.) est abondante. Toutefois, les évaluations quant à la performance et à la pertinence de certains de ces organismes et programmes le sont moins, notamment dans les pays en développement. Par exemple au Cameroun, la majorité des recherches s’articulent autour du financement des PME, de la fiscalité ou des pratiques de gestion. Aussi, cet article examine le lien entre une de ces structures, soit la Bourse de sous-traitance et de partenariat (BSTP) et la performance des PME. L’objectif est d’évaluer les impacts des programmes de la BSTP sur la performance des PME, d’en relever les limites et de proposer quelques suggestions pour mieux les étoffer. Nos résultats démontrent que c’est à travers deux axes bien définis des programmes de la BSTP, soit le programme Profilage et le Programme de Développement des Fournisseurs (PDF), que la performance des PME se fait sentir. Les autres programmes se sont avérés inefficaces.
 The literature on support structures and support programs for SMEs (incubators, clusters, financing, government purchases reserved for SMEs, tax incentives or exemptions, subsidies, etc.). is abundant. However, evaluations of the performance and relevance of some of these agencies and programs are less so, particularly in developing countries. For example, in Cameroon, most research focuses on SME financing, taxation, or management practices. Also, this article examines the link between one of these structures, i.e. the Outsourcing and partnership Exchange (SPX), and the performance of SMEs. The objective is to evaluate the impacts of its programs on the performance of SMEs, to identify their limits and to propose some suggestions to better expand them. Our results show that it is through two clearly defined axes of the SPX programs, i.e. the Profiling program and the Suppliers Development Program, that the performance of SMEs is felt. The other programs have proven ineffective.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,605
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,212 · 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

Citations5
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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