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Enregistrement W4379532996 · doi:10.3917/inno.pr2.0149

Processus de développement de nouveaux produits dans les petites et moyennes entreprises (PME) innovantes : une étude exploratoire

2023· article· fr· W4379532996 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueInnovations · 2023
Typearticle
Languefr
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueInnovation and Knowledge Management
Établissements canadiensUniversité du Québec à Trois-RivièresUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L’innovation est un des moteurs de l’économie qui peut assurer la compétitivité et la pérennité des PME dans un monde de plus en plus concurrentiel. Dans la mesure où les États mettent au cœur de leurs priorités le rehaussement de l’engagement des PME dans des stratégies d’innovation, il nous apparaît essentiel de nous questionner sur leurs façons d’innover, notamment par l’examen des processus mobilisés permettant de commercialiser avec succès une idée de nouveaux produits. Les taux élevés d’échecs en matière de développement de nouveaux produits (DNP) justifient aussi la pertinence de cette question. Nous proposons d’y répondre par une étude exploratoire réalisée auprès de cinq PME canadiennes (province du Québec) qui ont connu du succès en innovation. Contrairement à ce que suggère la littérature, nos résultats montrent la formalisation du processus mis en place permettant aux promoteurs d’ajuster rapidement leurs activités en cours de développement pour réduire les risques d’échecs. Ces conclusions sont toutefois contingentes à l’expérience en DNP des dirigeants, à la présence d’une certaine expertise et à la collaboration avec leurs principaux clients. Codes JEL : M100, M190

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.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
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 enseignants0,691
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,015
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,002

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,255 · 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