Bibliographic record
Abstract
Résumé Cette étude, fondée sur l’analyse d’interviews réalisées auprès de dirigeants d’entreprise, s’intéresse aux bouleversements qu’a produits dans la vente et le marketing l’émergence des nouvelles technologies de l’information et des communications (NTIC). Trois questions de recherche sont exprimées ainsi : quelle est la nature de l’objet d’échange – produit et/ou service – qui conduit les clients d’une entreprise à interagir de manière différenciée? Quels sont les objectifs de vente susceptibles de conduire à des interfaces commerciales distinctes en matière de NTIC? Quelle est la nature organisationnelle de l’interface des NTIC que choisit l’entreprise pour atteindre ses objectifs commerciaux? L’analyse de contenu réalisée sur la base des documents recueillis permet de proposer quatre portraits caractéristiques qui s’articulent autour des réponses obtenues à nos questions. L’étude se conclut par les quatre options stratégiques qui s’offrent aux dirigeants souhaitant mettre en place de telles interfaces par les NTIC, soit l’organisation d’une vitrine pour l’entreprise, l’organisation des frontières de l’entreprise, l’ouverture des frontières de l’entreprise ou la suppression pure et simple de ces frontières.
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 | 0.009 | 0.021 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.008 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".