Déterminants endogènes et impacts de la gestion active des risques sur la performance globale des PME manufacturières1
Notice bibliographique
Résumé
Depuis plusieurs années, l’environnement d’affaires connaît des mutations importantes qui amplifient l’incertitude et qui impliquent que les décisions stratégiques soient prises sans avoir l’assurance que les résultats escomptés soient atteints. Cette incertitude fait naître de nombreux risques, dont ceux de prendre de mauvaises décisions qui pourraient perturber les activités de l’entreprise et compromettre sa pérennité. Pour réduire ces conséquences, la gestion des risques s’affirme de plus en plus comme une capacité stratégique à déployer. Or, on constate que peu de PME s’y engagent de façon active alors que cela peut avoir des effets bénéfiques sur leur performance. Notre étude souhaite éclairer ce constat en s’intéressant aux déterminants favorisant la gestion active des risques chez les PME et aux conséquences sur leur performance globale. Les résultats d’une enquête conduite auprès de 500 PME manufacturières québécoises montrent que la mobilisation des pratiques de gestion active des risques renforce leur performance globale et que cette mobilisation est influencée par les capacités organisationnelles et l’orientation entrepreneuriale. Il s’en suit que pour maintenir durablement leur performance, les dirigeants de PME sont appelés à renforcer les pratiques de gestion des risques en s’appuyant sur leurs capacités organisationnelles et en étant proactifs, innovateurs et preneurs de risque.
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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 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) | 0,007 | 0,001 |
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 ».