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Record W4206318986 · doi:10.7202/1084339ar

Quelle communication de crise pour les PME internationalisées dans un contexte de pandémie ?

2021· article· fr· W4206318986 on OpenAlexvenueno aff
Élodie Deprince, Ulrike Mayrhofer, Aline Pereira Pündrich

Bibliographic record

VenueRevue internationale P M E Économie et gestion de la petite et moyenne entreprise · 2021
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicPublic Relations and Crisis Communication
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceHumanitiesContext (archaeology)Coronavirus disease 2019 (COVID-19)GeographyArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Compte tenu de l’ampleur de la crise liée à la Covid-19, il est nécessaire que les PME informent leurs clients, fournisseurs et salariés des actions qu’elles entreprennent dans l’objectif de préserver leurs activités et leurs relations d’affaires. Cet article porte sur la communication de crise qui est mise en place par les PME internationalisées dans le contexte de la pandémie. L’étude empirique est fondée sur l’analyse systématique des sites Internet et des réseaux sociaux numériques de quinze PME belges qui réalisent plus de 50 % de leur chiffre d’affaires à l’export. Les résultats montrent que ces entreprises communiquent peu sur les actions menées face à la crise sanitaire. Les PME qui annoncent des mesures spécifiques sont principalement orientées vers la continuité des activités et la sécurité des salariés et plusieurs entreprises mettent en place des mesures innovantes liées à la pandémie. Notre recherche enrichit les connaissances sur la communication de crise des PME internationalisées en mettant en relief leurs comportements différenciés en matière de communication digitale. Elle permet de proposer plusieurs recommandations pour améliorer leur utilisation des sites Internet et des réseaux sociaux numériques en contexte de crise.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.004
metaresearch head score (Gemma)0.008
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Theoretical or conceptual · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.509
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0040.008
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.000

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.

Opus teacher head0.025
GPT teacher head0.295
Teacher spread0.270 · 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 teacher head, not a consensus.

Study designTheoretical or conceptual
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

Citations3
Published2021
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