La planification dans les PME : une synthèse de résultats empiriques
Bibliographic record
Abstract
Cet article est basé sur une revue sélective d’études empiriques axées sur la problématique de la planification dans les PME. Les résultats d’études récentes ayant particulièrement essayé d’établir la relation entre les activités de planification et la performance dans les petites et moyennes entreprises sont présentés et discutés. Quelques études traitent de la planification en général ; certaines font la distinction appropriée entre les activités de planification stratégique et celles de nature opérationnelle. Les regroupements effectués ici tiennent compte de ces précisions qui favorisent une meilleure compréhension du phénomène dans les PME. Quelques conclusions synthétisent les résultats relatifs à l’utilité des diverses formes de planification dans les firmes de moins grande envergure. Les auteurs offrent également quelques suggestions dans le but de faire progresser ce domaine de recherche.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.002 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 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 teacher head, 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".