Veille stratégique et capacité d’absorption: enjeux et mécanismes
Bibliographic record
Abstract
Aujourd’hui, la surcharge informationnelle se fait de plus en plus ressentir. Nous sommes chaque jour un peu plus inondés par la masse informationnelle, ce qui rend la tâche de la prise de décision encore plus difficile dans les organisations. Cet article vise à comprendre comment la capacité d’absorption peut contribuer à gérer la surabondance des informations issues de la veille stratégique. L’objectif est de déterminer et d’analyser la relation entre la veille stratégique et la capacité d’absorption pour gérer la surcharge d’informations, et de contribuer aussi à enrichir les connaissances sur le sujet. Ce travail fut mené auprès de six centres de recherche, dont trois centres canadiens et trois autres algériens. Une étude qualitative a été privilégiée pour comprendre les différents points de vue des répondants. Nos résultats révèlent que, la veille stratégique peut générer une surcharge d’informations, et que la capacité d’absorption des employés a une influence sur cette surabondance. Néanmoins, l’utilisation de la capacité d’absorption comme entonnoir pour filtrer les informations pertinentes ne peut être suffisant.
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 | 0.010 | 0.033 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.014 | 0.008 |
| Open science | 0.002 | 0.004 |
| Research integrity | 0.003 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.017 | 0.002 |
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".