Les PME à forte croissance en Italie : succès étonnants et désagréables surprises
Notice bibliographique
Résumé
Le présent travail précise le rôle que les PME assument dans la création de nouveaux emplois en Italie. En même temps, il reconstruit, en les interprétant, les parcours qui ont été suivis par le sous-ensemble des PME qui ont crû le plus dans la première moitié des années 1990. Dans la partie empirique originale, qui a été menée sur un échantillon de 70 entreprises manufacturières à forte croissance, on fait une distinction entre quatre groupes d’entreprises relativement homogènes : les jeunes, les exportatrices, les dominées et celles qui appartiennent à un groupe. Le croisement de ces quatre groupes avec les trois types facteurs de croissance, externes, internes et les motivations personnelles du dirigeant, nous permet d’identifier et d’interpréter la multiplicité des trajectoires ainsi que l’articulation des différentes combinaisons de facteurs. Un des éléments communs qui les distinguent est que les PME sont fortement dominées par l’entrepreneur. Il s’agit de PME qui sont compétitives sur leurs marchés et assez innovatrices. Ces PME se concentrent sur la différenciation et sur les services. Elles sont habituées de recourir à des stratégies à moyen et long terme, tout en planifiant les phases de croissance.
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 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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 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 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 ».