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Record W7070897153

Pratiques managériales et résilience des PME au Québec en période de crise

2025· other· fr· W7070897153 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueConstellation (Université du Québec à Chicoutimi) · 2025
Typeother
Languagefr
FieldBusiness, Management and Accounting
TopicSupply Chain Resilience and Risk Management
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsClientelismMillenarianismDecorum
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

L'étude des pratiques managériales des petites et moyennes entreprises (PME) au Québec en période de crise est essentielle pour comprendre leur capacité d'adaptation et de résilience face aux défis économiques, notamment ceux engendrés par la pandémie de Covid-19. Les PME, qui représentent une part significative de l'économie québécoise, doivent naviguer dans un environnement marqué par l'incertitude, les pénuries de main-d'oeuvre, et l'évolution des demandes des consommateurs. Cette recherche a mis en lumière l'importance de l'innovation organisationnelle et du management situationnel comme leviers clés pour la survie des PME durant les crises. Les résultats montrent que les entreprises ayant su adopter des pratiques managériales innovantes, telles que l'intégration de technologies numériques et l'encouragement d'une culture d'innovation, ont mieux résisté aux effets négatifs des crises. De même, un leadership empathique, basé sur la communication ouverte et la reconnaissance des efforts des employés, a contribué à améliorer le moral et la cohésion d'équipe. Les conclusions de cette étude soulignent que la résilience des PME repose non seulement sur leur capacité d'adaptation économique, mais également sur leur engagement envers le bien-être de leurs employés. Les dirigeants doivent envisager ces pratiques comme des éléments permanents de leur stratégie, permettant ainsi à leur entreprise non seulement de survivre, mais aussi de prospérer dans un environnement en constante évolution. Enfin, il est recommandé que ces entreprises intègrent des évaluations régulières du bien-être et du niveau d'engagement de leurs collaborateurs, tout en offrant des opportunités de formation continue pour renforcer leurs compétences et leur engagement. Les implications de cette recherche offrent des pistes précieuses pour les PME afin de renforcer leur résilience à long terme, tout en mettant en évidence la nécessité de poursuivre des recherches sur l'impact des pratiques managériales dans des contextes variés.

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)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.116
Threshold uncertainty score0.234

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.004
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0060.003
Scholarly communication0.0020.001
Open science0.0010.002
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0060.000

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.

Opus teacher head0.008
GPT teacher head0.205
Teacher spread0.197 · 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 designObservational
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".

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Citations0
Published2025
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