Analyse des freins et des leviers au processus de certification des petites et moyennes entreprises du secteur de la fabrication des meubles et produits connexes au Québec
Bibliographic record
Abstract
L’objectif de cette production de fin d’études est d’analyser les freins et les leviers au processus de certification des petites et moyennes entreprises du secteur de la fabrication de meubles et produits connexes au Québec. De manière croissante, la société demande aux entreprises de s’engager en développement durable. Elles sont ainsi de plus en plus nombreuses à adopter des pratiques écoresponsables. Si les certifications sont utilisées comme moyen pour attester de leur performance environnementale et sociale, elles demeurent peu utilisées par les petites et moyennes entreprises, notamment dans le secteur de la fabrication de meubles et produits connexes. Cette problématique entraîne donc une réflexion sur le processus de décision de la direction de l’entreprise quant aux raisons pour lesquelles elle décide ou non d’entreprendre un processus de certification. Pour atteindre cet objectif, une revue de la littérature des caractéristiques des petites et moyennes entreprises ainsi que des freins et des leviers au processus de certification est réalisée. Celle-ci permet de constater que ces entreprises peuvent être limitées par des facteurs internes comme le manque de temps, de ressources humaines et financières et le manque d’engagement de la direction, mais aussi des facteurs externes comme la pression externe exercée par les différents acteurs du secteur. Certains leviers peuvent néanmoins favoriser leur certification comme l’engagement de l’entreprise, la culture organisationnelle et les incitatifs financiers. À partir d’une analyse systémique, la cartographie des freins et des leviers permet de comprendre que le processus décisionnel de la direction d’une entreprise repose sur une analyse coût- bénéfice de la certification. Cette décision est directement liée à leurs perceptions des coûts et des gains influencées par plusieurs facteurs associés aux freins et aux leviers. La certification n’est donc pas adaptée à l’ensemble des petites et moyennes entreprises puisqu’elle engendrera des coûts supérieurs pour certaines petites et moyennes entreprises, mais pas pour d’autres. Il est donc recommandé aux dirigeants d’améliorer la priorisation des enjeux dans leur entreprise afin de mettre en place des processus d’amélioration continue par l’auto-organisation pour que l’adoption d’une certification s’inscrive dans une culture organisationnelle écoresponsable déjà ancrée dans l’organisation. Il est également recommandé que l’ensemble des acteurs du secteur soit formé au développement durable afin de rendre les certifications plus claires pour ainsi favoriser un processus décisionnel éclairé. Finalement, les conclusions de cet essai permettent de guider les parties prenantes du système dans leur processus décisionnel vis-à-vis des certifications.
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 | 0.002 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 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 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".