MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2118771868 · doi:10.5539/ibr.v6n12p95

Motives Involved in the Processes of Mergers in Credit Unions: A Study in Minas Gerais, Brazil

2013· article· en· W2118771868 sur OpenAlexvenueno aff
Wendel Alex Castro Silva, Juliana Ramires Lacerda, Alfredo Alves de Oliveira Melo, Aleixina Maria Lopes Andalécio

Notice bibliographique

RevueInternational Business Research · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial and Economic Solidarity
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas Gerais
Mots-clésMonopolyIncentiveAgency (philosophy)BusinessCompensation (psychology)Market powerCompetition (biology)InsolvencyTheory of the firmPrincipal–agent problemEconomies of scaleInterviewIndustrial organizationMarket economyEconomicsMicroeconomicsFinanceMarketingCorporate governance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study aims to identify the reasons that led credit unions in the State of Minas Gerais, Brazil, to carry out processes of incorporation, based on the motives included in the theory of the firm and the agency theory: asymmetrical expectations, compensation and tax incentives, replacement costs and market values, seek for economies of scale, anticompetitive effects and pursuit of monopoly power and reducing the risk of insolvency. We investigated four credit unions that have undergone processes of mergers from 2008 to 2011, by interviewing six managers who participated in the processes of incorporation. Compensation and tax incentives, anticompetitive effects and pursuit of monopoly power were not motivating factors, but we identified the seek for economies of scale as a motivation in all the cooperatives studied. We observed that the cooperative has an organizational structure distinct from other kinds of business, but there is a similarity in their merging processes, because the underlying reasons inserted in the theory of the firm and the agency theory were identified as triggers for the mergers.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,080

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,130
Tête enseignante GPT0,442
Écart entre enseignants0,311 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations1
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Business ResearchMême sujetSocial and Economic SolidarityTravaux en français237 207