The Indirect Costs of Venture Capital in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Certains analystes et décideurs politiques considèrent que la croissance des nouvelles entreprises technologiques est contrainte par une offre insuffisante de capital. Au Canada, comme dans d'autres juridictions, les pouvoirs publics sont intervenus pour corriger cette lacune des marchés en augmentant l'offre de capital. Toutefois, la plupart des chercheurs défendent que cette lacune est essentiellement due aux problèmes d'asymétrie informationnelle, qui touchent particulièrement les entreprises technologiques. Les problèmes d'agence et d'anti-sélection qui en découlent rendent l'obtention de capital longue et coûteuse. Dans la présente étude, nous étudions les coûts et délais associés à l'obtention de capital de risque par douze entreprises technologiques, au cours de 18 rondes de financement distinctes. L'étude est menée au Québec, où l'offre de capital de risque est particulièrement abondante. Nous observons que les coûts associés à l'obtention du capital sont considérables et de nature à pénaliser les entreprises, notamment au cours des rondes initiales de financement. L'intervention gouvernementale classique, qui consiste à augmenter l'offre de capital, semble donc largement inefficace. D'autres types d'intervention, qui viseraient à encadrer et aider les dirigeants dans la recherche de fonds, devraient être étudiés.
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 | 0,001 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».