Repérer les compétences pour mieux comprendre le processus d’innovation
Bibliographic record
Abstract
Selon une enquête menée par Oséo en 2006, seule une frange réduite de PME et TPE serait vraiment organisée pour innover. Or, peu de travaux en sciences de gestion ont été menés pour comprendre comment ces PME et TPE arrivent à innover pour rester compétitives. Dès lors, l’objectif de notre travail est de combler partiellement ce manque. Plus précisément, nous cherchons à améliorer la compréhension du processus d’innovation dans les TPE, et ce, en mettant en évidence les compétences nécessaires à sa réalisation. Pour ce faire, notre recherche repose sur l’étude longitudinale du processus d’innovation d’une TPE touristique, l’entreprise H2H (Hotel2Hotel). L’analyse du cas, confrontée au modèle en chaîne de Kline et Rosenberg (1986) et à la théorie des ressources et compétences, permet, d’une part, de révéler six phases caractéristiques de l’innovation considérée H2H et d’identifier cinq points de rupture marquant le passage entre les phases et, d’autre part, de repérer l’existence de compétences favorables au développement de l’innovation dans une TPE, à savoir les compétences technologiques, organisationnelles et environnementales.
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 | 0.012 | 0.023 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.009 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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".