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Enregistrement W2008053351 · doi:10.3917/riges.293.0120

Et si assurer sa relève dépendait aussi de la manière dont les prédécesseurs réussissent à se désengager ?

2004· article· fr· W2008053351 sur OpenAlexaffvenueabout
Louise Cadieux, Jean Lorrain

Notice bibliographique

RevueGestion · 2004
Typearticle
Languefr
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueFamily Business Performance and Succession
Établissements canadiensUniversité du Québec à Trois-Rivières
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical sciencePhysicsArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Résumé Au moins 70 % de toutes les entreprises sont familiales. Présentes dans tous les secteurs d’activité, au Canada seulement elles généreraient un chiffre d’affaires supérieur à 1,3 billion de dollars annuellement et procureraient un emploi à plus de 50 % de la main-d’œuvre. Or, parmi celles-ci, bon nombre vivront d’ici peu leur premier transfert générationnel auquel, suivant la tendance, seules 30 % devraient survivre. Bien que la littérature consultée donne une vue d’ensemble du processus de succession, il faut en admettre les limites, notamment en ce qui concerne la dernière phase, celle du désengagement. En théorie, cette phase se distingue des précédentes par le retrait officiel du prédécesseur de la gouvernance de l’entreprise. Jusqu’alors seul maître à bord, celui-ci passerait d’un rôle de chef à d’autres rôles plus discrets. Cet article présente les résultats d’une étude de cas menée auprès de cinq prédécesseurs qui ont mis en place leur relève, depuis au moins deux ans, et qui ont su s’approprier de nouveaux rôles.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,326
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,003
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,249 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations7
Publié2004
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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