La gestion du changement technologique dans la PME manufacturière au Québec : une analyse de cas multiples
Bibliographic record
Abstract
L’objectif de cette recherche, effectuée auprès de 14 PME manufacturières québécoises, visait à identifier différents types ou « styles » de gestion du changement technologique à partir d’une grille d’analyse comprenant quatre dimensions : les avantages stratégiques perçus par !’entreprise, la qualité de son processus décisionnel, ses capacités organisationnelles et ses compétences technologiques. L’analyse a permis de dégager un portrait général illustrant certaines caractéristiques communes à toutes les entreprises visitées. De plus, une analyse typologique a permis d’identifier au moins trois types ou styles de gestion du changement technologique mettant en relief les caractéristiques différenciant les entreprises entre elles. Les différences les plus marquées entre les trois types ou styles de gestion de changement technologique touchent la qualité de la veille commerciale, l’envergure des changements technologiques effectués ainsi que la position technologique et concurrentielle des entreprises. De plus, le rythme d’adoption des technologies, la qualité de la veille technologique et l’importance des ressources humaines et financières allouées par les entreprises à la R-D contribuent le plus fortement à distinguer les trois types entre eux.
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 | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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 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".