Bibliographic record
Abstract
Depuis l’avènement en 1987 du paradoxe de la productivité des investissements en technologies de l’information ou « paradoxe de Solow », plusieurs études tant macroéconomiques que microéconomiques, adoptant des méthodologies et portant sur des champs divers se sont succédé pour tester la validité empirique de ce paradoxe. Si, sur le plan microéconomique, la plupart des études se sont intéressées aux grandes entreprises, très peu malheureusement ont porté attention aux PME en général et presque pas aux PME africaines en particulier. C’est dans cette perspective que nous avons décidé, à l’instar de Dans (1999, 2001), Blili et Raymond (1993), Levy et Powell (1988), de contribuer à combler ce vide. Aussi, notre article cherche-t-il à vérifier empiriquement par une enquête sur un échantillon d’une cinquantaine de PME camerounaises si l’informatisation a un impact positif sur leur performance ou, du moins, sur leur productivité. La mesure perceptible de performance utilisée infirme empiriquement le paradoxe de la productivité dans le cadre de notre étude, prouvant ainsi, à la suite de Dans (1999, 2001), Lichtenberg (1995), Brynjolfsson et Hitt (1996) et autres, la caducité de ce paradoxe. Même si nous n’avons pas relevé de corrélation statistique entre informatisation et performance, nous avons conclu notre article en encourageant les PME à s’employer vivement à optimiser l’utilisation de l’ordinateur qui pourrait constituer par là un véritable outil de compétitivité et de performance.
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 | 0.005 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.004 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".