La complémentarité stratégique entre grande entreprise et PME en matière d'innovation
Bibliographic record
Abstract
Le rôle respectif joué d’une part par les grandes entreprises et, d’autre part, par les PME en matière d’innovation technologique fait l’objet de nombreuses controverses dans la littérature en sciences de gestion. Prolixe sur ce sujet, cette littérature s’est moins intéressée, jusqu’à une date récente, aux interrelations existantes entre firmes de toutes tailles dans le processus d’innovation. Les observations récentes concernant ces interrelations en particulier dans les nouvelles technologies permettent d’avancer qu’il existe en matière d’innovation technologique une complémentarité stratégique entre grandes firmes et PME. Dans une première partie, cet article met en évidence cette complémentarité stratégique entre grandes et petites entreprises dans les industries fondées sur la science (IFS). La troisième partie de cet article est consacrée aux implications de ces analyses en matière de « création » et de « diffusion » de l’innovation dans les IFS
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 | 0.004 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.017 | 0.001 |
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".