La « coopétition » ou comment optimiser ses performances commerciales en coopérant avec ses concurrents
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
On ne compte plus les cas de rapprochement entre firmes concurrentes : Peugeot-Citroën et Toyota, les compagnies aériennes membres de Skyteam, Nestlé et L’Oréal, etc. Les partenariats entre concurrents se développent dans de nombreux secteurs comme l’automobile, la pharmacie, l’industrie agroalimentaire, le transport aérien ou encore l’informatique. Ce phénomène est aujourd’hui connu sous le nom de coopétition, terme qui désigne la combinaison de la coopération et de la compétition. Ces relations paradoxales où l’on doit « pactiser avec l’ennemi » sont nombreuses dans le marketing et la vente. Quelles sont les tendances dans ce domaine ? Quels sont les impacts de ces stratégies commerciales sur la performance et quels en sont les facteurs clés de succès ? Laurence Dugué, associée chez A2 Partner, cabinet de conseil spécialisé dans les partenariats, répond à ces questions .
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.
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 | 0.003 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.003 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.001 |
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 it