Les modes de coordination au sein de réseaux d’innovation pilotés par des TPE
Bibliographic record
Abstract
Les très petites entreprises (TPE) sont très impliquées dans la formation de réseaux d’innovation pour valoriser leurs inventions. Cependant, les études empiriques sur le fonctionnement interne des réseaux interorganisationnels, surtout pour l’innovation, restent encore rares. Le vide est encore plus flagrant lorsqu’il s’agit de réseaux pilotés par des TPE. L’objectif ici est donc de relever les modes de coordination mis en place par les pivots TPE pour coordonner les membres de leur réseau. L’analyse empirique qualitative sur sept réseaux d’innovation centralisés met en lumière les modalités de coordination les plus favorables pour un pivot de petite taille et/ou en situation de dépendance. Les résultats permettent aux TPE d’envisager les modalités de coordination adéquates pour mener à bien leur projet d’innovation, y compris lorsqu’elles se retrouvent en situation de dépendance à l’égard d’autres membres de leur réseau.
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 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 | 0.003 | 0.005 |
| 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 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.005 |
| 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 itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, 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".