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Record W2044763148 · doi:10.7202/1008488ar

Innovations technologique et organisationnelle au sein de PME innovantes : complémentarité des processus, analyse comparative des mécanismes de diffusion

2012· article· fr· W2044763148 on OpenAlexvenueno aff
Cécile Ayerbe

Bibliographic record

VenueRevue internationale P M E Économie et gestion de la petite et moyenne entreprise · 2012
Typearticle
Languagefr
FieldBusiness, Management and Accounting
TopicBusiness Strategy and Innovation
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les entreprises développant des produits ou procédés nouveaux sont également reconnues comme innovantes en matière d’organisation. La reconnaissance de l’innovation organisationnelle constitue une avancée significative pour l’analyse des processus d’innovation et permet de dépasser l’approche fragmentaire, centrée exclusivement sur la technologie, qui a longtemps dominé. Elle introduit toutefois un certain nombre d’interrogations. Parmi ces questionnements, la complémentarité entre les innovations technologique et organisationnelle ainsi que l’étude comparative des mécanismes de diffusion de ces innovations apparaissent encore peu explorées. Nous nous sommes donc intéressée à ces deux volets afin de rendre compte de la complexité de la dynamique d’innovation dans son ensemble. Plus précisément, notre article se propose de répondre aux questions suivantes : Pour cela, nous avons eu recours à une analyse qualitative reposant sur une stratégie de cas multiples. Les PME innovantes ont été retenues comme terrain d’investigation. Les principaux résultats montrent l’existence de plusieurs phases, caractéristiques de l’évolution des différentes innovations réalisées par les PME sur longue période. Ils permettent en outre de relever les influences mutuelles entre innovations de différents types. De plus, l’étude des mécanismes de diffusion des innovations, visant aussi bien la technologie que l’organisation, autorise une compréhension plus fine de l’imbrication entre les différentes innovations réalisées par la PME et nous amène à repenser leurs liens en termes de « co-activation ».

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.006
metaresearch head score (Gemma)0.016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.009
Threshold uncertainty score0.040

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0060.016
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0030.003
Science and technology studies0.0020.004
Scholarly communication0.0090.008
Open science0.0010.003
Research integrity0.0020.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0080.001

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.

Opus teacher head0.037
GPT teacher head0.277
Teacher spread0.239 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designQualitative
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations30
Published2012
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