Incertitude environnementale, aversion au risque du dirigeant et investissement productif des petites et moyennes entreprises
Notice bibliographique
Résumé
Cet article a pour objet de tester empiriquement les liens entre le niveau d'investissement productif des PMI et le degré d’incertitude de leur environnement et d’aversion au risque de leur dirigeant. Cette analyse est effectuée à partir de données issues de l’enquête qualitative de la Banque de France menée en 1996 sur les comportements stratégiques de 1439 PMI de l’industrie manufacturière française. Quatre styles de management, correspondant à des niveaux d’incertitude et d’aversion au risque opposés, sont mis en évidence et associés à des taux d’investissement significativement différents. Le recours à une régression multiple permet ensuite de confirmer et d’affiner les résultats obtenus. Il en ressort notamment que les phénomènes combinés d’incertitude et d’aversion au risque apparaissent comme des déterminants pertinents de la décision d’investir. Les conclusions de cette étude indiquent que, nonobstant un nécessaire renforcement de leur structure financière, la stimulation de l’investissement des PMI passe par des actions de sensibilisation à l’importance du recueil et du traitement de l’information stratégique ainsi que par des incitations à l’accroissement de leurs efforts en matière de dépenses en recherche et développement.
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 | 0,003 | 0,007 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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 ».