Contribution à la compréhension du processus d’élaboration de la stratégie des PME
Bibliographic record
Abstract
La littérature sur le management stratégique des PME s’est, pendant longtemps, beaucoup intéressée à l’importance de la planification stratégique, mais ne s’est attachée que plus récemment à étudier le processus de décision, de formulation et de mise en oeuvre de la stratégie (Ivanaj et Bayad, 2005). En particulier dans les PME, le processus d’élaboration de la stratégie a une dimension ontologique fondatrice de l’identité de l’entreprise et à partir de laquelle elle projette et construit son avenir dans un processus dynamique et cumulatif. Cet article se concentre sur le processus d’élaboration de la stratégie afin d’évaluer à quel point ce processus est contraint et afin de relever les facteurs qui peuvent l’influencer. Cette recherche est un effort de synthèse des travaux évolutionnistes (Nelson et Winter, 1982, 2002) et constructivistes (Weick, 1995 ; Marmuse, 1999) centrés sur le processus d’élaboration de la stratégie et d’Émile-Michel Hernandez (2001) sur le modèle entrepreneurial. À partir de ces travaux, nous avons construit un modèle théorique que nous avons testé en réalisant deux études de cas de type instrumental (Hlady Rispal, 2002) auprès de deux entreprises moyennes, un fabricant de cycles et une entreprise d’injection plastique. Au plan méthodologique, cette recherche est donc fondamentalement exploratoire. L’objet de cette communication est de décrire et analyser le processus d’élaboration de la stratégie de deux PME dans un système de contraintes et d’influences à la lumière de notre modèle théorique.
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 | 0.005 | 0.016 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.012 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 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".