Le cycle de vie des capacités organisationnelles Internet
Bibliographic record
Abstract
Résumé Les technologies Internet ont permis l’adoption de nouveaux standards transactionnels aboutissant à des innovations technologique, commerciale, organisationnelle et institutionnelle. Elles ont ainsi modifié les trajectoires stratégiques de certaines firmes et permis la formulation de stratégies Internet. Toutefois, leur mise en œuvre pose le problème de la capacité de transformation d’une organisation qui n’est pas née « point.com » et de son aptitude à intégrer ces technologies au cœur de ses activités. Pour cela, l’organisation doit mobiliser ou créer un ensemble de capacités organisationnelles particulières, que l’on nomme capacités organisationnelles Internet. Si certains travaux (Montealegre, 2002 ; Rindova et Kotha, 2001) en ont développé différentes typologies, aucun ne s’est intéressé précisément à la problématique de leur création et de leur développement. Bien que le modèle d’Helfat et Peteraf (2003) semble, de prime abord, fécond pour analyser l’évolution d’une capacité organisationnelle, il n’a fait l’objet d’aucune étude empirique. À partir de l’étude approfondie de l’évolution de la stratégie Internet d’une organisation canadienne de l’industrie du tourisme, cet article met à l’épreuve de la réalité empirique le modèle de Helfat et Peteraf (2003) et l’enrichit afin de comprendre le processus de création et de transformation des capacités organisationnelles Internet et leur rôle sur la stratégie.
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 | 0.013 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.019 | 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".