Pour une typologie des comportements organisationnels face à l'innovation
Bibliographic record
Abstract
Résumé Favorisé par un environnement turbulent qui a remis en cause de nombreuses pratiques de gestion et réhabilité des techniques iconoclastes, l’intrapreneuriat apparaît, pour nombre de chercheurs et de praticiens, comme la voie permettant aux organisations de retrouver leur agilité et leur capacité d’innovation. L’intrapreneuriat est assimilé à la manifestation de caractéristiques entrepreneuriales, liées en particulier à l’innovation et à la prise d’initiatives et de risques chez les salariés. Cet article fait un tour d’horizon des principaux travaux de recherche sur l’intrapreneuriat dans les organisations et propose un cadre typologique des comportements organisationnels des acteurs, cadre axé sur la mise en œuvre de l’innovation par les salariés et sur le degré d’autonomie de décision qui leur est accordée. Le texte présente les principales caractéristiques de ces types ainsi que des exemples associés à chacun de ces types, et indique que, pour réussir la mise en œuvre de pratiques intrapreneuriales, les organisations doivent instaurer un contexte favorable à l’éclosion d’initiatives innovantes et procéder à la sélection et à la formation de collaborateurs ayant un fort potentiel intrapreneurial.
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 | 0.003 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.017 | 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".