Bibliographic record
Abstract
Cet article suggère que l’état actuel de la recherche sur la planification des PME ne permet pas de contribuer à la nécessaire théorisation du phénomène. Ainsi, de nombreux chercheurs se sont intéressés à la valeur de la planification en PME. Ces travaux ont donné lieu à des résultats très hétérogènes, voire contradictoires, sur l’existence d’une relation statistique entre la présence de la planification et divers indicateurs de performance, le plus souvent financière (et parfois organisationnelle), de l’organisation. Par ailleurs, certains aspects de la recherche sur la planification des PME restent flous. En effet, deux catégories de recherches restent à un niveau insatisfaisant de connaissance sur ce thème. Le premier groupe de travaux, que l’on peut qualifier de descriptif, concerne l’étude des pratiques de planification des PME. Les recherches concernées ne permettent pas, en effet, de saisir la réalité des pratiques de planification dans ces firmes, du fait notamment d’une définition de la planification a priori, mais aussi du choix d’une méthodologie quantitative, inefficace selon nous, pour caractériser le comportement planificateur des PME. La seconde catégorie d’études, de nature normative, traite de la question des processus de planification de ces entreprises. L’ensemble de ces contributions constitue un apport d’une richesse intéressante, malgré leur variété rendant l’effort de synthèse difficile. Pourtant, il reste possible de dresser le constat de l’absence de consensus dans la littérature sur l’élaboration du plan stratégique, ainsi que du manque d’une méthode d’adaptation d’un modèle quelconque aux exigences d’une PME. Ainsi, dans un objectif de contribution à l’effort de théorisation de la planification en PME, nous proposons un cheminement de recherche différent, caractérisé par une perspective inductive. De cette manière, il devrait être possible de mettre en évidence une forme de modélisation de la planification dans les entreprises de petite et moyenne dimension.
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 | 0.023 | 0.071 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.015 | 0.021 |
| Open science | 0.003 | 0.005 |
| Research integrity | 0.005 | 0.009 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.019 | 0.004 |
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".