Production et rationalisation des intermédiaires financiers: Leçons à tirer de l’expérience des Caisses Populaires Acadiennes
Notice bibliographique
Résumé
Resume Nous mesurons à l’aide du DEA (Data Envelopment Analysis) l’efficacité des caisses populaires acadiennes en utilisant la valeur des produits d’intermédiation ainsi que le nombre de transactions réalisées par chaque caisse entre 1997 et 2000, au moment où un important programme de fusions et de réingénierie financière était mis en place. Cette analyse permet d’établir plusieurs résultats. Tout d’abord, l’inclusion des produits transactionnels réduit environ de moitié l’inefficacité technique et économique par rapport à l’inefficacité obtenue lorsque l’output des caisses est limité seulement aux produits transactionnels. Un algorithme d’auto‐amorçage permet de vérifier que ce résultat est statistiquement significatif. Ensuite, nous montrons que le programme de fusions a touché surtout les caisses moins efficaces et a permis d’augmenter de façon importante leur efficacité grâce à une baisse du nombre d’employés en équivalent temps complet. Finalement, nous montrons que d’importants progrès technologiques ont été réalisés entre 1997 et 2000 en raison de l’accroissement du nombre de transactions informatisées. Des gains additionnels de productivité ont été rendus possible grâce à l’amélioration de l’efficacité des caisses ayant participéà une fusion tandis que les caisses n’ayant pas fusionné, bien que plus efficaces au départ que les autres, n’ont pas réalisé de gains d’efficacité.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».