Impact des réseaux sociaux numériques sur le processus d’internationalisation des PME traditionnelles : un moteur dopé par la crise de la Covid-19 ?
Notice bibliographique
Résumé
La transformation digitale des entreprises n’est plus une option dans le monde contemporain. La Covid-19 a apporté la démonstration flagrante du potentiel numérique dans tous les domaines d’activité économique et la prise de conscience que le retour au fonctionnement de l’« avant pandémie » est peu probable. Notre étude s’intéresse à des entreprises traditionnelles dont l’internationalisation constitue le levier principal de croissance. Nous cherchons à comprendre comment les réseaux sociaux numériques impactent leur processus d’internationalisation et peuvent constituer un moteur de leur développement. L’étude exploratoire longitudinale déployée auprès de PME traditionnelles françaises met en évidence le rôle clé des réseaux sociaux dans ce processus. Le recours à ces plateformes constitue un prérequis du développement international et conduit les entreprises à s’interroger sur leur identité numérique, sur les nouvelles compétences et sur le rôle pivot qu’elles pourraient jouer dans un écosystème d’affaires numérique. Dans la continuité des travaux de l’école d’Uppsala, nos résultats suggèrent une évolution du modèle d’Uppsala (Johanson et Vahlne, 2009) vers un modèle de développement à l’international hybride : traditionnel et numérique. Ce dernier met en exergue trois principaux mécanismes à effet accélérateur : le système de récompense, le principe de validation sociale et le fonctionnement selon la logique écosystémique des plateformes numériques. Enfin, nous présentons des recommandations managériales pour aider les PME à aborder ce virage stratégique.
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 | 0,006 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,005 |
| Communication savante | 0,008 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,022 | 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 ».