La détection d’opportunités internationales dans un environnement incertain : le rôle des capacités digitales et de l’agilité organisationnelle des PME
Bibliographic record
Abstract
Cette recherche s’intéresse au processus d’identification des opportunités internationales chez les petites et moyennes entreprises (PME) pendant la crise sanitaire de la Covid-19. L’objectif de cet article est d’étudier l’impact des capacités digitales et de l’agilité organisationnelle sur la détection d’opportunités internationales en prenant en considération le rôle modérateur de l’incertitude de l’environnement. Une étude quantitative par le biais d’un questionnaire a été conduite auprès de 146 PME tunisiennes. Les résultats obtenus montrent que les capacités digitales et l’agilité organisationnelle affectent positivement la détection d’opportunités internationales. Nous soulignons également qu’un environnement incertain et turbulent peut affaiblir la relation entre les capacités digitales et l’identification des opportunités d’exportation. Ainsi, nous contribuons à la littérature sur l’internationalisation des PME en proposant un modèle qui prend en compte plusieurs facteurs clés dans la détection des opportunités à l’international. Notre étude offre de nouvelles perspectives managériales pour soutenir le développement d’un couplage entre les capacités digitales et les capacités managériales agiles afin de déterminer et favoriser la détection d’opportunités internationales dans 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 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 | 0.003 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".