Une expérience de parrainage : le cas de PME du secteur de l'énergie électrique
Bibliographic record
Abstract
La collaboration offre aux entreprises d’une même industrie une occasion intéressante de partager certaines ressources et expériences dans un climat d’entraide. Cette chance a été donnée à une cinquantaine d’entreprises, donneurs d’ordres et sous-traitants, oeuvrant dans le secteur de l’énergie électrique. Celles-ci ont eu la possibilité de participer à un projet de parrainage interfirmes dans lequel certaines agissaient en tant que parrains pour faciliter l’accréditation des autres (les filleuls) aux normes de qualité ISO 9000. Une enquête sur le terrain a été réalisée auprès des participants et des non-participants à ce projet afin de relever et de comparer certaines de leurs caractéristiques et motivations. Les résultats démontrent que les participants ne se différencient pas des non-participants en ce qui a trait à leur caractère innovateur et que les motifs qui incitent les entreprises à collaborer sont principalement d’ordre économique et stratégique. Déplus, l’expérience vécue laisse entrevoir toutes les difficultés, pour les organisations, d’adopter un changement d’esprit orienté vers la collaboration et non vers la compétition.
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 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.010 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.002 |
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".