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Record W7020491826

Le rôle des gestionnaires intermédiaires dans le transfert de connaissances et de capacités lors d'une acquisition : une analyse qualitative

2025· other· fr· W7020491826 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueArchipelago (University of Quebec in Montreal) · 2025
Typeother
Languagefr
FieldBusiness, Management and Accounting
TopicInnovation and Knowledge Management
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsQualitative analysisOperation planningCost analysis
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

La littérature sur les fusions-acquisitions souligne que l’intégration post-fusion est une phase clé pour réaliser les synergies permettant d’atteindre les objectifs de croissance et de développer un avantage concurrentiel visés par la transaction. Toutefois, les dynamiques humaines et structurelles peuvent constituer un frein au transfert de connaissances entre les deux entreprises, un élément clé pour permettre ces synergies. Bien que ce sujet ait été étudié, le rôle des gestionnaires intermédiaires dans ce processus reste peu exploré. Cette recherche analyse leur contribution au transfert de connaissances à travers la codification et la personnalisation, tout en influençant l’intégration structurelle et culturelle. Une étude de cas exploratoire a été menée sur une acquisition réalisée en 2023 dans le secteur des services au Québec. Vingt-deux entretiens semi-directifs avec des gestionnaires intermédiaires ont permis d’examiner leur rôle dans le transfert de connaissances et la réduction des barrières à l’intégration. Les résultats révèlent que les cadres intermédiaires fonctionnent comme des architectes de la connaissance pendant l'intégration post-acquisition, transformant activement le savoir en en transformants les formes tacites de connaissances en formes explicites tout en naviguant à travers des transitions culturelles complexes. Leurs rôles diffèrent selon leur entreprise d'origine et sont complémentaires : les gestionnaires acquéreurs pilotent les aspects structurels de l'intégration tandis que ceux de l'entreprise acquise servent de "sensemakers" essentiels qui préservent leurs compétences centrales. Cette étude enrichit la littérature en mettant en lumière l’impact des gestionnaires intermédiaires sur la confiance, l’engagement des employés et la détection des lacunes dans les connaissances. Elle souligne l’importance de l’interaction entre intégration structurelle et sociale, préconisant une approche équilibrée. D’un point de vue managérial, il est essentiel d’évaluer les pratiques d’apprentissage dès la phase d’audit d’acquisition et d’impliquer activement ces gestionnaires dans la stratégie d’intégration. En conclusion, le transfert de connaissances en post-fusion ne se limite pas à un processus technique, mais relève d’une dynamique sociale. Responsabiliser les gestionnaires intermédiaires en tant que facilitateurs d’intégration peut favoriser la réalisation des synergies et des objectifs à long terme des fusions et acquisitions. _____________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Fusions-Acquisitions, Intégration, Gestionnaires Intermédiaires, Transfert des Connaissances

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.004
metaresearch head score (Gemma)0.010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.074
Threshold uncertainty score0.147

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0040.010
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0000.001
Bibliometrics0.0020.003
Science and technology studies0.0030.004
Scholarly communication0.0080.007
Open science0.0010.003
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0150.002

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.

Opus teacher head0.015
GPT teacher head0.246
Teacher spread0.232 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designQualitative
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2025
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