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Enregistrement W2018020975 · doi:10.3917/riges.361.0025

Les facteurs clés de la réussite des successions au sein des entreprises familiales

2011· article· fr· W2018020975 sur OpenAlexaffvenue
Isabelle Le Breton‐Miller

Notice bibliographique

RevueGestion · 2011
Typearticle
Languefr
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueFamily Business Performance and Succession
Établissements canadiensUniversity of AlbertaHEC Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceHumanitiesEcological successionPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Résumé La gestion d’une succession au sein d’une entreprise familiale représente un défi de taille. Des études indiquent que la majorité des entreprises familiales ne survivent pas à une succession, et encore moins à deux successions. Nous basant sur une synthèse de la documentation et sur notre expérience, nous expliquons dans cet article pourquoi les successions dans les entreprises familiales sont si complexes. Ensuite, nous décrivons les trois facteurs qu’il faut prendre en compte pour optimiser le succès d’une succession au sein des organisations familiales, à savoir les caractéristiques des principaux acteurs engagés dans la succession, soit le dirigeant sortant et les successeurs potentiels; les éléments liés au contexte de la succession, incluant les caractéristiques de l’industrie ou du secteur d’activité, de l’entreprise, le contexte familial et social; et les éléments du processus de succession, qui comprend les étapes suivantes : l’établissement des règles de base, la préparation des successeurs, le choix des successeurs, le transfert de direction, le transfert de propriété ainsi que l’évaluation et l’adaptation de la succession. Finalement, nous proposons une série de questions clés que les dirigeants, les conseils d’administration et les conseillers gagneraient à se poser avant, pendant et après une succession dans une entreprise familiale afin d’en assurer la réussite.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,267
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 GPT0,279
Écart entre enseignants0,209 · 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

Citations5
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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