PME et COVID-19: l'innovation aux commandes SMEs and COVID-19: Innovation at the Helm
Bibliographic record
Abstract
Nous venons de traverser une crise mondiale sans précédent. Il est important d’en tirer des apprentissages afin d’être prêt à faire face à différents types de crise qui peuvent toucher les organisations. Notre recherche contribue à cet effort en montrant comment les PME ont été en mesure de traverser la crise en implantant des innovations à quatre niveaux organisationnels, soit la gouvernance, la stratégie, la structure et les opérations. Pour ce faire, nous avons mené une étude de cas multiples. 21 organisations québécoises situées en Outaouais ont participé et 53 entrevues semi-structurées ont été menées. Les résultats montrent que les bouleversements provoqués par la crise ont été sources d’innovations. Pour la gouvernance, les interruptions ou fermetures forcées ont conduit à s’adapter au niveau régional et réinventer des modèles d’affaires. Au plan de la stratégie, les PME ont eu recours aux mesures de soutiens gouvernementales et ont déployé des technologies de l’information pour rejoindre leurs clients en ligne. Au point de vue structurel, le maintien de l’efficacité est passé par la réallocation des ressources pour permettre le travail à distance. Finalement, les problèmes de productivité opérationnelle des PME ont favorisé les bonifications des conditions de travail, autant financières que psychologiques.
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 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 | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 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 teacher head, 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".