Le pivot entrepreneurial en temps de crise : une comparaison entre les approches effectuale et causale
Notice bibliographique
Résumé
La pandémie de COVID-19 a changé notre façon de vivre et de faire des affaires dans le monde entier. Les PME sont confrontées à des temps difficiles, car elles n'ont pas la puissance de la taille et disposent de ressources limitées par rapport aux grandes entreprises multinationales. Pour que les entreprises survivent à cette crise, elles doivent bien la gérer. Au fur et à mesure que la pandémie s'est aggravée, elle s'est transformée en une crise économique de grande ampleur qui a entraîné une montée de l'incertitude chez les entrepreneurs. Cette recherche explore ainsi la manière dont les entrepreneurs québécois, confrontés à la crise, ont été en mesure de procéder à un pivot dans leur processus entrepreneurial. En général, le pivot est accompli en entrepreneuriat au regard des tests opérés auprès d’utilisateurs ou de circonstances concurrentielles, très peu dans des situations de crise radicale. Nous souhaitons notamment comprendre si une logique effectuale ou causale prédispose mieux les entrepreneurs à faire l’expérience de la crise. Pour ce faire, nous avons effectué une série de dix entretiens semi-dirigés avec des entrepreneurs ayant une activité opérationnelle durant la pandémie de manière à comprendre comment ces entrepreneurs ont réagi dans un contexte de crise et connaître les étapes qu’ils ont suivi pour mettre en oeuvre un pivot dans leur stratégie pour composer avec à la crise. Les résultats montrent que la pandémie a largement modifié la façon dont les entreprises s'engagent et communiquent avec les clients. La digitalisation est au coeur des changements majeurs opérés par les entrepreneurs. De plus, la pandémie et le passage au numérique pourraient également entraîner des changements dans les structures de coûts, offrir de nouvelles sources de revenus et même découvrir de nouveaux segments de clientèle. Les résultats montrent également que les entrepreneurs ont de bonnes idées pour faire face aux crises, mais qu'ils échouent souvent à les exécuter. Les résultats de cette étude confirment certaines recherches sur les réponses stratégiques dans le domaine de la gestion de crise. En outre, elle fournit des implications pratiques précieuses pour les managers afin de répondre stratégiquement aux crises. _____________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : effectuation, causation, COVID-19, pivot, entrepreneuriat
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 | 0,024 | 0,065 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,014 |
| Communication savante | 0,009 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 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 ».