Notice bibliographique
Résumé
Organizational Demography The population of KMFs at any point in time depends on past rates of KMF creation and destruction. It also depends on past rates at which KMFs have been converted into LMFs, and vice versa. Given the small population of LMFs, the latter effects are negligible relative to the stock of KMFs. The number of LMFs at any point in time also depends on past rates of creation and destruction as well as past rates at which KMFs have become LMFs, and vice versa. However, transitions between the KMF and LMF structures play a non-trivial role in determining how many LMFs there are at a point in time, because such flows are significant relative to the overall population of LMFs. Understanding these processes is therefore an important objective in explaining why LMFs remain rare. Section 10.2 begins with birth rates of new firms and considers why there might be a systematic bias favoring the KMF structure at this stage. Section 10.3 addresses worker buyouts of KMFs, and Sections 10.4 and 10.5 take up the opposite process, the conversion of LMFs into KMFs. I discuss the evidence concerning survival rates of LMFs and KMFs in Section 10.6. Section 10.7 takes a brief look at the effects of the business cycle on the LMF population, and Section 10.8 examines the tendency of LMFs to cluster in particular industries, geographical regions, and historical eras.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,005 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».