Bibliographic record
Abstract
Résumé L’industrie des équipements de télécommunications a connu des bouleversements majeurs au cours des 10 dernières années, en raison des ruptures technologiques et des changements institutionnels fondamentaux, notamment en matière de réglementation nationale et internationale. Ces changements ont précipité la mondialisation de la concurrence et conduit les firmes de l’industrie des télécommunications à élaborer des stratégies inédites. Cet article analyse ces stratégies à travers 310 opérations de rapprochement (alliances et fusions-acquisitions) de deux entreprises majeures de ce secteur, Alcatel et Lucent Technologies, sur la période 1996-2005, jusqu’à leur fusion en décembre 2006. Nous montrerons comment l’évolution des institutions et de la structure de l’industrie a influé sur les choix stratégiques de ces entreprises. Puis nous aborderons un axe qui est plus touché par les dynamiques internes d’innovation, celui des changements technologiques, et examinerons comment la dynamique technologique a accentué les effets des changements environnementaux, rendant beaucoup plus prévisibles les choix des entreprises concernées. Nous indiquerons par la suite que même si l’évolution de l’industrie était prévisible et que les stratégies de réponse s’imposaient, les entreprises ne doivent élaborer que les stratégies qu’elles sont en mesure de réaliser. Enfin, nous dégagerons les leçons que cette histoire recèle pour les dirigeants d’entreprise et les pistes qu’elle offre aux chercheurs en management.
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 | 0.002 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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".