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Enregistrement W1510567987

Les marchés de la finance entrepreneuriale et du capital de risque

2011· preprint· fr· W1510567987 sur OpenAlexaboutno aff
Jean‐Marc Suret

Notice bibliographique

RevueÉrudit documents and data repository (Érudit Consortium, University of Montreal) · 2011
Typepreprint
Languefr
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiquePrivate Equity and Venture Capital
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceArt
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ce rapport Bourgogne récapitule les principaux éléments soulevés lors du symposium sur la finance entrepreneuriale et le capital de risque, organisé à Montréal en avril 2010. Nous avons choisi trois dimensions particulièrement importantes du point de vue des politiques publiques au Canada. La rentabilité de l'industrie du placement privé et du capital de risque est faible et les investisseurs institutionnels en ont pris conscience. Les émissions initiales sont en forte diminution, ce qui limite les possibilités de sortie très profitable du capital de risque. La conception et l'implantation de politiques publiques en faveur du capital de risque sont difficiles. Elles doivent être orientées de façon telle que l'industrie attire des fonds privés. Les discussions font apparaître une définition plus précise du capital de risque, qui ne peut concerner qu'un nombre très limité d'entreprises qui peuvent atteindre une dimension mondiale. Notre principale suggestion est de centrer les efforts sur l'environnement des entreprises qui ne satisfont pas à ce critère, en améliorant les conditions dans lesquelles opèrent les anges-investisseurs. Il conviendrait également de s'intéresser aux normes d'admission des deux principales bourses canadiennes ainsi qu'aux obstacles réglementaires et fiscaux à l'intervention des investisseurs non canadiens.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,349
Score d'incertitude au seuil0,693

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0040,010
Communication savante0,0100,004
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,207 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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