La moyenne entreprise, en tant que groupe, existe-t-elle ?
Bibliographic record
Abstract
La distinction entre groupes à l’intérieur de la catégorie PME suppose que les entreprises composant ces groupes possèdent des caractéristiques ou des particularités communes. Dans cette perspective et dans le cadre de cette étude, il nous a paru intéressant de répondre à la question suivante : peut-on, à l’intérieur du groupe moyenne entreprise, observer des comportements homogènes à l’égard de la démarche marketing ou trouve-t-on plutôt des comportements relativement différenciés ? Dans cet article, nous répondons à cette question en envisageant deux niveaux d’étude, soit celui de l’influence de la taille sur les pratiques observées et l’influence des profils d’entreprise sur ces mêmes comportements. Pour ce qui concerne le premier point, une petite influence se fait sentir dans le cas de la démarche informationnelle des moyennes entreprises. Dans ce domaine, on constate des comportements différenciés, notamment l’attention portée à la concurrence. Les plus grandes d’entre elles ont une démarche informationnelle plus affirmée que les plus petites. S’agissant de l’incidence du profil sur les comportements observés, celle-ci distingue nettement les groupes de moyennes entreprises entre elles.
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 | 0.004 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.009 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 0.002 |
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".