Innovations technologique et organisationnelle au sein de PME innovantes : complémentarité des processus, analyse comparative des mécanismes de diffusion
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
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.
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.004 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
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 it