The Use of Social Media in Burkina Faso SMEs: a Tool to Increase Performance?
Notice bibliographique
Résumé
L'adoption des médias sociaux par les entreprises du monde entier a augmenté au fil des ans, car l’utilisation de ceux-ci offrent des possibilités de mieux s’implanter sur les marchés visés et de mieux réussir sa stratégie de marketing. Cependant, on sait peu de choses sur la manière dont les petites entreprises en Afrique occidentale utilisent les médias sociaux pour soutenir leurs opérations quotidiennes et améliorer leurs performances. Avec une étude de cas multiples, cet article vise à présenter comment les petites et moyennes entreprises (PME) du Burkina Faso perçoivent les médias sociaux, comment elles les utilisent pour soutenir leurs activités quotidiennes et quels sont les avantages qu'elles en retirent. Un autre objectif de cette étude est d'examiner les plateformes de médias sociaux utilisées par ces PME et les obstacles qu'elles rencontrent lorsqu'elles souhaitent les utiliser efficacement. Enfin, l'impact des médias sociaux sur la performance des PME est aussi présenté.
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 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».