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Enregistrement W7001692093

La gestion de la connaissance dans l'agro-industrie : l'industrie vinicole en Argentine, au Canada et au Chili

2013· other· fr· W7001692093 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueArchipelago (Université du Québec à Montréal) · 2013
Typeother
Languefr
DomaineMedicine
ThématiquePharmacological Effects and Toxicity Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)Perspective (graphical)Receivership
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Au cours des vingt dernières années, l'industrie vitivinicole mondiale a connu certains changements en ce qui concerne les divers agents économiques qui la composent. Ainsi le marché international du vin a été témoin de l'émergence d'entreprises productrices localisées dans les vallées vitivinicoles de l'Afrique du Sud, de l'Argentine, de l'Australie, du Chili et des États-Unis. Cette situation n'est pas étonnante, étant donné que ces pays avaient déjà une certaine expérience dans la production de vin pour le marché local. Cependant, en observant la présence de vins fins d'exportation en provenance de ces pays, dans divers concours œnologiques et dans des revues spécialisées, une question se pose quant aux facteurs qui ont permis à ces pays de se positionner sur des marchés internationaux exigeants. Dans ce contexte, la présente recherche essaie de comprendre les facteurs (économiques, institutionnels et technologiques) qui ont permis une amélioration dans la qualité des moûts et par conséquent, leur acceptation sur les marchés internationaux exigeants en qualité. De manière plus précise, nous nous demandons : De quelle manière, des facteurs comme les sources, les types et les canaux de transfert de la connaissance technique utilisée dans les secteurs du vin et œnologiques, ont-ils influencé la croissance de l'industrie du vin de l'Argentine, du Canada et du Chili? La réponse à cette question a été structurée en considérant des éléments théoriques de la perspective évolutionniste, perspective qui considère le changement et la dynamique comme des éléments centraux de son analyse et qui intègre des variables économiques comme des phénomènes institutionnels. Ainsi, les concepts théoriques associés aux formes d'apprentissage, à la connaissance et aux canaux de transfert technologique ont été fondamentaux lors de la structuration d'un cadre conceptuel qui permet de déterminer l'influence de l'origine de la connaissance et d'autres facteurs administratifs dans la qualité vitivinicole ainsi que les formes de transfert de connaissances les plus utilisées par l'industrie dans ces pays. Le travail empirique s'est concentré sur les vallées de Mendoza (Argentine), Colchagua, Curicó et Maule (Chili) et Okanagan (Canada). À l'aide de données d'enquête sur le terrain (sources primaires) et de données secondaires (Organisation Internationale du Vin, Scopus), nous avons constitué une base de données. Ces informations ont été analysées à travers différentes tests statistiques paramétriques et non paramétriques. Les résultats obtenus permettent de conclure que l'origine de la connaissance n'est pas un facteur décisif, lorsque vient le moment d'augmenter ou de diminuer la qualité des vins. Il y aurait ainsi d'autres mécanismes qui permettraient d'obtenir de meilleures qualités de vins, par exemple le développement d'un processus d'imitation. Toutefois, le développement d'un processus d'imitation implique qu'il soit aussi nécessaire de développer en même temps la recherche et le développement (R-D). Cette activité entraîne, non seulement de nouvelles découvertes ou des améliorations de croissance, mais permet aussi de développer des capacités techniques dans la ressource humaine, et permet de développer les capacités pour adopter ou imiter une nouvelle technologie. Aussi, à la différence de plusieurs autres industries, dans le secteur du vin la taille de l'entreprise est liée aux volumes produits et pas nécessairement avec la qualité produite. Finalement, les résultats ont montré que les entreprises situées dans des pays qui présentent un écosystème d'institutions de science et de technologie bien formé et consolidé, utilisent des canaux plus formels et directs de transfert technologique. \n______________________________________________________________________________ \nMOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : perspective évolutionniste, formes d'apprentissage, connaissance technologique, canaux de transfert technologique et processus d'imitation.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,525
Score d'incertitude au seuil0,944

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0050,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,203 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2013
Routes d'admission1
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