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Record W2149172103 · doi:10.7202/1024322ar

Rôle déterminant des ressources immatérielles dans la création de valeur dans une PME agroalimentaire de terroir1

2014· article· fr· W2149172103 on OpenAlexvenueno aff
Yassine Louzzani

Bibliographic record

VenueRevue internationale P M E Économie et gestion de la petite et moyenne entreprise · 2014
Typearticle
Languagefr
FieldBusiness, Management and Accounting
TopicBusiness Strategy and Innovation
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceTerroirPhilosophyArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Cette étude vise à analyser le rôle des ressources immatérielles dans la création de valeur dans une entreprise installée dans une zone où le terroir peut être source d’avantages concurrentiels. À l’aide d’une étude de cas portant sur une PME agroalimentaire familiale du secteur fromager auvergnat, nous proposons une analyse en profondeur de ce rôle qui nous parait déterminant. Cette étude est de nature exploratoire et à visée compréhensive. Le mode de recueil des données est multi-angulé. L’hypothèse centrale dans cette recherche est que la création de valeur dans cette entreprise de terroir est déterminée par ses ressources immatérielles (humaines et celles liées au terroir) mobilisées. Cette étude montre que les atouts essentiels de la PME étudiée sont de nature immatérielle ; tels que le label qu’elle partage avec le groupe stratégique de terroir, les savoir-faire distinctifs (maîtrise des risques sanitaires à travers l’application des normes, des ressources humaines qualifiées) et les relations privilégiées entretenues avec les différents partenaires (notamment les fournisseurs). D’où l’importance en termes de création de valeur des efforts d’investissements dans le capital immatériel (capital humain, image…) et de leur visibilité auprès de différents acteurs économiques et politiques (clients, fournisseurs, collectivités territoriales, interprofessions…). En effet, il nous semble nécessaire que les chercheurs en sciences de gestion participent à l’élaboration de cartographie(s) des ressources immatérielles dans les PME de terroir et plus généralement dans les entreprises industrielles.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.029
Threshold uncertainty score0.058

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.004
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0020.001
Scholarly communication0.0030.001
Open science0.0010.002
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0070.001

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.

Opus teacher head0.015
GPT teacher head0.244
Teacher spread0.229 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designQualitative
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations2
Published2014
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