Développement international de la très petite entreprise dans la région de Girona
Bibliographic record
Abstract
Cette analyse sur l’internationalisation de la très petite entreprise (TPE) étudie ce phénomène dans les cantons de Girona. Il s’agit d’une région présentant les caractéristiques socio-économiques pour réaliser une telle étude : un grand nombre de petites entreprises et un niveau socio-économique élevé. Nous avons utilisé un questionnaire permettant de trouver les variables qui peuvent affecter le niveau de développement international des entreprises. Les résultats indiquent que l’attitude du chef d’entreprise, ainsi que les caractéristiques générales ou structurelles de l’entreprise sont les facteurs les plus importants en ce qui concerne le succès de l’activité internationale. Les entreprises analysées ont été classées en trois groupes : celles qui jouent un rôle influent sur leur environnement, avec un esprit entreprenant et une attitude combative non seulement en ce qui concerne la recherche de l’information nécessaire permettant de réaliser les exportations, mais aussi le dépassement des difficultés réelles de l’exportation tout en ayant une vision optimiste du développement de la crise actuelle; celles qui se laissent influencer par leur environnement avec des attitudes moins dynamiques et une plus grande préoccupation quant à leur futur immédiat; enfin, les entreprises traditionnelles avec des attitudes réservées quant à leur implication internationale.
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 | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.000 |
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".