Développement durable dans les petites et moyennes entreprises au Québec : outil de diagnostic de facteurs d’influence et des pratiques mises en œuvre
Bibliographic record
Abstract
Jusqu’à récemment la littérature sur le développement durable en organisation portait principalement sur les grandes entreprises. Or, les petites et moyennes entreprises (PME) représentent approximativement 90 % des organisations à l’échelle internationale et contribuent à 70 % de la pollution totale, suscitant un intérêt grandissant de la part des chercheurs. C’est dans ce contexte que s’inscrit l’objectif de cet essai : créer un outil de diagnostic permettant d’identifier, d’une part, des facteurs d’influence menant les PME à s’engager dans une démarche de développement durable et, d’autre part, les pratiques de responsabilité sociétale qui en découlent. L’élaboration de l’outil contribue à un projet de plus grande envergure, celui de la mise au point d’un instrument de benchmark par le Laboratoire de développement durable et PME de l’Université du Québec à Trois-Rivières. La recherche documentaire démontre que les PME, en raison de leurs caractéristiques particulières, traduisent l’intégration du développement durable au sein de leur entreprise différemment des organisations de grande taille, notamment par la mise en oeuvre de pratiques à caractère informel. Lors de la construction de l’outil, les résultats de la revue de littérature ont été formulés en questions, et une attention particulière a été portée à la compatibilité avec le guide BNQ 21000. Ce guide, qui a orienté le choix des enjeux sous lesquels ont été regroupées les différentes pratiques de gestion recensées, est la référence actuelle pour les entreprises québécoises se lançant sur la voie du développement durable. Les conclusions de la mise à l’épreuve contrôlée du questionnaire révèlent que la terminologie entourant la responsabilité sociétale des entreprises n’est pas toujours adaptée au contexte des PME. Cette étude recommande, entre autres, de revoir le vocabulaire employé afin de pouvoir recenser davantage de pratiques informelles tout en restant compatible avec le guide BNQ 21000. De plus, il est suggéré de privilégier un mode de passation direct et de récompenser les répondants par un diagnostic de la situation actuelle de leur PME, suivi d’une rétroaction sur des pratiques qui leur permettraient d’améliorer leur démarche de développement durable.
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 | 0.004 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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 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".