Capacités stratégiques et innovation de produits dans les PMI: Une approche gestaltiste
Notice bibliographique
Résumé
Dans une économie mondialisée et fondée sur le savoir, les PMI doivent développer les capacités stratégiques qui leur permettent de maintenir et accroître leur niveau d'innovation, soit non seulement leur capacité de recherche et développement (R&D) et leur capacité technologique (assimilation de technologies de fabrication et d'information), mais aussi leur capacité réticulaire (établissement et participation à des réseaux aux fins d'intégration et de coopération avec des partenaires d'affaires). Bien que des recherches antérieures aient examiné ces capacités en tant que déterminants de l'innovation, cela a été fait plutôt d'une perspective universaliste (« best practices ») que contingente ou gestaltiste. Abordant la question de cette dernière perspective, on présumera que les capacités des PMI ne contribuent à l'innovation que dans la mesure où elles sont « co-alignées » stratégiquement, c'est-à-dire qu'elles constituent des configurations ou des « gestalts » qui sont l'essence même de la stratégie d'innovation de ces entreprises. Ce qui nous amène à poser les deux questions de recherche suivantes: Les capacités de R&D, réticulaire et technologique des PMI sont-elles co-alignées de sorte que l'on puisse observer différentes gestalts organisationnelles? Et ce co-alignement stratégique at -il des effets positifs sur l'innovation? Pour répondre à ces questions, cette communication présente les résultats d'une étude effectuée auprès de 208 PMI canadiennes et 78 PMI françaises. Thème de la communication : 10 – PME innovantes
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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 | 0,007 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,007 |
| Communication savante | 0,019 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».