Digitalisation et innovation dans l’agriculture d’export à Souss-Massa : Rôle médiateur de la capacité d’absorption
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
La digitalisation transforme profondément les modes de production, de coordination et d’accès à l’information, offrant des opportunités accrues pour la performance d’innovation dans les entreprises. Cependant, la conversion des ressources numériques en résultats innovants dépend de mécanismes organisationnels tels que la capacité d’absorption, définie par l’acquisition, l’assimilation, la transformation et l’exploitation des connaissances. Cette étude examine, dans le contexte des entreprises agricoles exportatrices de la région de Souss‑Massa, l’effet direct de la digitalisation sur la performance d’innovation et le rôle médiateur potentiel de la capacité d’absorption. Sur la base d’un questionnaire structuré (n = 98), l’approche quantitative (SEM/PLS) a permis d’évaluer la validité des construits et de tester les hypothèses proposées. Les résultats montrent un effet direct et significatif de la digitalisation sur la performance d’innovation et sur la capacité d’absorption, tandis que la capacité d’absorption n’exerce pas, dans ce terrain, une médiation significative sur la performance d’innovation. Ces constats indiquent que la digitalisation peut générer des gains d’innovation immédiats, alors que l’exploitation complète des connaissances numériques par les organisations reste conditionnelle à des facteurs structurels et temporels. Mots‑clés : Digitalisation ; Performance d’innovation ; Capacité d’absorption ; Entreprises agricoles exportatrices ; Souss‑Massa
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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 | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.003 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 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 it