La conjugaison des facteurs contextuels, organisationnels et individuels comme déterminant de la sensibilité des PME au sujet du développement durable
Bibliographic record
Abstract
Les recherches sur le développement durable (DD) au sein des PME se multiplient depuis 10 ans. Elles ont permis de clarifier les principaux concepts et de partager un ensemble de constats, particulièrement à propos des « freins à l’engagement » et des retombées positives liées à celui-ci. Malgré ce volume de travaux, nous savons peu de choses sur les facteurs qui favorisent cet engagement, si ce n’est que les valeurs du dirigeant l’alimentent. Mais qu’en est-il des autres déterminants possibles ? L’intérêt de cette question est lié d’une part au constat d’une nécessaire implication des PME pour s’approcher d’un réel DD et, d’autre part, aux besoins des pouvoirs publics et des organismes d’accompagnement qui souhaitent « mieux » soutenir les dirigeants dans la mise en place des pratiques de DD. Les résultats d’une enquête à laquelle ont répondu 314 dirigeants de PME québécoises révèlent qu’une combinaison de facteurs contextuels, organisationnels et individuels a une influence sur la sensibilité des PME au DD. Ainsi, pour les accompagner sur cette voie, il faut agir à la fois sur les contextes dans lesquels elles opèrent, notamment auprès des organismes régionaux où elles sont implantées, sur leurs capacités organisationnelles, particulièrement celles liées à l’innovation, et surtout sur les valeurs du dirigeant. Cependant, ces actions devront être modulées selon la taille des PME, laquelle joue un rôle majeur sur les facteurs à mobiliser.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.007 | 0.012 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".