Adoption des innovations en technologies de l'information par les entreprises internationales : cas du secteur agroalimentaire du Québec
Bibliographic record
Abstract
Depuis plusieurs années déjà et de plus en plus, la clé des batailles commerciales réside dans la capacité des entreprises à maîtriser l'information, de quelque sorte quelle soit. Notamment, pour conquérir l'étranger, l'entreprise doit être informée de la situation du marché ciblé, ses potentialités, ses nouvelles exigences, ses nouvelles tendances, ses nouveaux goûts, ses nouveaux créneaux de compétitivité etc. Aussi, pour s'allier à un partenaire étranger, toute entreprise doit pouvoir rapidement identifier le profil adéquat pour s'attaquer avec lui au marché ciblé. Autant d'informations qu'il est aujourd'hui impératif de savoir collecter. En effet, l'information en temps réel, est le défi majeur de toute entreprise. Cela est déjà vrai pour celles qui se contentent du marché local, que dire alors des entreprises qui ciblent, même partiellement, le marché international, lieu de toutes les confrontations et de toutes les innovations. C'est dans ce cadre que s'articule notre problématique de recherche, qui se présente comme suit : Quelle est la réaction des firmes internationales face aux nouvelles Technologies de l 'information? Quel est l'impact du profil international et des autres caractéristiques de la firme sur l'adoption des nouvelles Technologies de l 'information? Nous avons ciblé les entreprises d'un secteur d'activité des plus importants au Québec à savoir, le secteur agroalimentaire. A cet effet, nous avons élaboré vingt hypothèses afin de tester la relation entre l'adoption organisationnelle des nouvelles Technologies de l'information et un ensemble de variables individuelles, organisationnelles, structurelles et stratégiques (définissant le profil international des entreprises). Ces variables sont susceptibles d'influencer le comportement des entreprises face aux innovations en Technologies de l'information. Nous avons ciblé un total de 400 entreprises de différentes tailles, réparties sur différentes régions de la province du Québec et ayant ou non des activités internationales. L'enquête a été réalisée par le biais d'un questionnaire auto-administré, adressé aux responsables des technologies de l'information au sein des entreprises ciblées. A l'issu de l'analyse des données que nous avons effectuée, neuf de nos hypothèses ont été confirmées. Ainsi, les caractéristiques organisationnelles dont l'impact s'est avéré significatif sont: la taille, les performances, la division fonctionnelle, l'attitude face au risque et la proportion de cadres employés par rapport à la totalité de l'effectif. Quant aux variables structurelles retenues à savoir, les sources de communication utilisées et l'environnement technologique interne de la firme, elles exercent toutes les deux, un impact significatif sur l'adoption des innovations en Technologies de l'information. D'autre part, parmi les caractéristiques individuelles que nous avons sélectionnées, deux affectent la décision d'adoption. Il s'agit du niveau de scolarité et de l'expérience à l'étranger du décideur. Enfin, en ce qui concerne le profil international, les résultats ont révélé que la présence à l'échelle mondiale, à travers une alliance stratégique à un ou plusieurs partenaires étrangers, augmente la prédisposition des entreprises à adopter les innovations en Technologies de l'information.
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 | 0.003 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".