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Enregistrement W1980245281 · doi:10.1111/j.1936-4490.2006.tb00685.x

Formes de propriete et niveau d'efficacite technique des entreprises canadiennes

2009· article· fr· W1980245281 sur OpenAlexaffvenueabout
Richard Bozec, Mohamed Dia

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Administrative Sciences / Revue Canadienne des Sciences de l Administration · 2009
Typearticle
Languefr
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCorporate Finance and Governance
Établissements canadiensUniversity of OttawaLaurentian UniversityCanadian Wood Council
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This paper seeks to further examine the ownership-performance relationship and to overcome some methodological dificulties encountered hitherto in this field of research. By and large, the results show a real or relative decline of privatized State-owned enterprises y (SOE) technical eficiency in the post-privatization period. While some analyses show no signijcant difference between the eficiency of SOEs and that of their private counterparts, others, on the contrary, suggest that SOEs are more eficient. As for our study, it came to the conclusion that SOEs have never seemed to be less efficient than private companies. Résumé La prénte étude vise à examiner plus en profondeur la relation entre la forme de propriété et la performance et à pallier certaines difficultés méthodologiques rencontrées jusqu'alors dans ce domaine de recherche. Dans l'ensemble, les résultats indiquent une baisse réelle ou relative de l'efficacité technique des entreprises privatisées suite au transfert de leur propriété. Si certaines analyses comparant l'efficacité entre les sociétés d'Etat et les entreprises privées du mȩme secteur démontrent l'absence de différence entre les deux groupes, d'autres, au contraire, suggerent que les sociétés d'Etat sont plus efficaces. Notre étude démontre quant à elle que jamais les entreprises publiques ne sont globalement apparues comme moins efficaces par rapport aux entreprises privées.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
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 enseignants0,990
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0050,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,222 · 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

Citations0
Publié2009
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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