Les politiques publiques face à la diversité des PME : les apports d’une approche taxonomique en Rhône-Alpes1
Bibliographic record
Abstract
Nous développons une taxonomie des entreprises de petite taille (TPE/PME) permettant de mieux les classifier et de mieux les comprendre, afin de mieux en soutenir le développement. Pour cela, nous mobilisons une base de données de grande ampleur construite pour la région Rhône-Alpes. Cette étude est motivée par l’énorme diversité des PME, et l’existence de très nombreuses définitions, tant statistiques que de recherche, utilisées pour de multiples usages, sans que l’une ou l’autre se dégage réellement. Cherchant à apporter un outil aux décideurs publics, notre travail cherche à construire une taxonomie des PME en se fondant sur une observation empirique. Nous cherchons ainsi à mieux identifier des situations stratégiques appelant des accompagnements différents. Notre étude permet d’identifier sept catégories de PME groupées par similitude de comportement et de situation stratégique. Pour chacune de ces catégories, nous analysons une firme caractéristique, que l’on peut identifier comme un archétype. Cette approche devrait se montrer plus réaliste et permettre en particulier aux décideurs politiques de mieux adapter leurs efforts de soutiens aux PME. Elle devrait également permettre une meilleure précision aux recherches conduites sur les PME.
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 | 0.002 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.004 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 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".