Les facteurs de succès des entreprises à croissance rapide en Allemagne
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Cette étude analyse les entreprises d’Allemagne de l’Ouest connaissant une croissance de l’emploi particulièrement importante. Nous désignons comme entreprises à croissance rapide celles qui appartiennent aux 10 % des entreprises ayant la plus forte croissance de l’emploi. Après une discussion théorique sur les déterminants de la croissance d’entreprise, nous développerons une série d’hypothèses dont nous vérifierons l’exactitude de façon empirique à l’aide de deux échantillons d’entreprises. Le premier échantillon comprend environ 11 000 entreprises de l’industrie de transformation (secteur secondaire), de l’industrie du bâtiment, du commerce et de l’industrie des services en général (secteur tertiaire). Les données dont nous disposons proviennent des informations de la plus grande agence allemande de renseignements sur les crédits, CREDITREFORM. Le deuxième échantillon comporte des informations sur environ 4000 entreprises ouest-allemandes de l’industrie de transformation et de l’industrie de services liés à la production. Pour cet échantillon, les informations proviennent d’un sondage écrit. Nos résultats peuvent être résumés ainsi : nous confirmons les résultats d’enquêtes précédentes, qui attestent qu’un petit groupe d’entreprises à croissance rapide apporte une contribution essentielle à la croissance de l’emploi. En moyenne, les petites et les jeunes entreprises appartiennent plus que les grandes entreprises ou celles plus anciennes aux groupes d’entreprises à croissance rapide. En outre, nous découvrons que le secteur d’activité et la forme juridique choisie par l’entreprise influent sur la probabilité pour l’entreprise de faire partie des entreprises à croissance rapide. Les stratégies des entreprises en matière de recherche et développement ou d’exportation, mais aussi les caractéristiques personnelles de l’entrepreneur telles que son âge et son diplôme sont des déterminants majeurs de la forte croissance d’une entreprise.
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.
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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 découle