Gestion des risques et exportation des PME québécoises vers les pays asiatiques
Bibliographic record
Abstract
Au cours des dernières années, les PME des pays développés ont été confrontées à une concurrence de plus en plus vive sur leurs marchés locaux, ce qui a mis en danger la survie de plusieurs d'entre elles. Pour réduire leur vulnérabilité, de nombreuses PME ont opté pour l'exportation vers des marchés internationaux. Récemment cependant, le rythme et l'intensité des activités d'exportation de ces entreprises semblent avoir diminué, leurs marchés traditionnels (à savoir les États-Unis et l'Europe) étant en faible croissance, voire en déclin. Cette situation a eu pour effet d'inciter certaines PME à explorer les possibilités d'exportation vers des pays moins traditionnels et présentant plus d'opportunités. Toutefois, bon nombre d'entrepreneurs sont réticents à s'aventurer dans cette voie, en raison notamment de l'incertitude qui prévaut dans ces régions et du risque qu'elles représentent en matière d'exportation. La présente étude, menée auprès d'un échantillon de PME manufacturières du Québec, montre que deux caractéristiques contribuent à expliquer le fait que certaines PME choisissent d'exporter vers des pays plus risqués, notamment en Asie. Ces caractéristiques consistent en une attitude favorable à la prise de risque dont font preuve leurs dirigeants et à la mise en place dans l'entreprise de certains mécanismes de gestion des risques. Les résultats obtenus suggèrent en outre que la propension au risque agirait comme variable médiatrice entre la présence de mécanismes de gestion des risques et la réalisation d'activités d'exportation vers les pays asiatiques. Mots-clés Risque, exportations, pays asiatiques, mécanismes de gestion, PME, incertitude 1 Les auteurs remercient Sidi Allal Aissaoui pour la réalisation du travail statistique ainsi que la Chaire de recherche Banque nationale en gestion de l'innovation et des risques des PME et la Chaire du Canada en gestion de l'innovation et des risques des PME pour leur contribution financière. Les idées contenues dans ce texte n'engagent que leurs auteurs. Référence : St-Pierre, J., Defays, L. et Lacoursière, R. (2015, mai). « Gestion des risques et exportation des PME québécoises vers les pays asiatiques », Ve Conférence internationale ATLAS-AFMI, Hanoï, 15-16 mai. GESTION DES RISQUES ET EXPORTATION DES PME QUEBECOISES VERS LES PAYS ASIATIQUES «Managers see themselves as taking risks, but only after modifying and working on the dangers so that they can be confident of success. Prior to a decision, they look for risk controlling strategies.»
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 | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".