Bibliographic record
Abstract
Cet article vise à comprendre les pratiques des dirigeants de microfirmes (moins de cinq salariés) en matière de systèmes d’information (SI). Dans ces organisations de très petite taille, les ressources sont rares et les SI sont peu formalisés. Par ailleurs, le dirigeant a un rôle prépondérant dans le choix et la mise en place des outils. Des recherches récentes soulignent la pertinence du concept de bricolage organisationnel pour analyser les pratiques des petites entreprises. Dans cette optique, cette recherche explore les modes d’implantation et d’utilisation des systèmes d’information par les dirigeants de microfirmes, et vise à identifier les pratiques de bricolage organisationnel. La méthode de recherche adoptée est qualitative et fondée sur 56 entretiens semi-directifs avec des dirigeants de microfirmes françaises. Nous décrivons deux types de bricolage : le bricolage par nécessité et le bricolage stratégique. Les caractéristiques associées à ces deux modalités sont analysées, et se distinguent par la perception des outils, les aspirations personnelles, les objectifs pour l’entreprise, et la possession ou non en interne de compétences en SI.
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 | 0.009 | 0.022 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.009 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.016 | 0.005 |
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".