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Enregistrement W1562299591 · doi:10.3917/hori.007.0008

La rentabilité des entreprises en France selon leur taille et leurs potentialités de croissance

2008· article· fr· W1562299591 sur OpenAlexaff
Bertille Delaveau, Renaud du Tertre

Notice bibliographique

RevueHorizons stratégiques · 2008
Typearticle
Languefr
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEuropean Socioeconomic and Political Studies
Établissements canadiensUniversité du Québec à Trois-Rivières
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Résumé La détérioration de la profitabilité des entreprises en France, qui se manifeste depuis 1999 par une baisse progressive du taux de marge mesuré dans le cadre de la Comptabilité nationale, a jeté un doute sur la rentabilité des entreprises françaises, et notamment des PME. En effet, la croissance soutenue des profits des grandes entreprises depuis 2003 s’explique avant tout par leur dimension internationale, ce qui fait craindre que ce soit surtout les PME qui pâtissent d’une contraction de marge. La comparaison des performances de rendement entre les grandes entreprises et les PME menée dans cet article conduit à un jugement beaucoup plus nuancé. Certes, on assiste bien à un redressement de la rentabilité des grands groupes cotés en France depuis 2003, comparable à ce qui se passe pour leurs homologues étrangers. En revanche, il est nécessaire d’introduire des distinctions pertinentes dans l’analyse du comportement des PME. Toutes les PME ne disposent pas des mêmes potentialités pour croître, accéder aux marchés d’exportation, innover ou s'adosser à la dynamique des grands groupes. Ce constat est important parce qu’il conduit à recommander aux pouvoirs publics de moins considérer les PME comme un tout, et de s’intéresser davantage à leurs stratégies afin d’identifier les obstacles qu’elles rencontrent et les mesures susceptibles de les atténuer.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,111
Score d'incertitude au seuil0,221

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,203 · 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'étudeObservationnel
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

Citations3
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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