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Enregistrement W2255812888

Structure, imprinting and survival of venture capital firms

2015· article· en· W2255812888 sur OpenAlexaboutno aff
Brian King, Renaud Legoux, Marc Frédette

Notice bibliographique

RevueLes Cahiers du GERAD · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiquePrivate Equity and Venture Capital
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImprinting (psychology)Political scienceHumanitiesBiologyArt
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This longitudinal quantitative study investigates how organizational structure and the external environment impact VC firm survival. It examines how macroeconomic conditions may influence independent (IVC) firms and corporate (CVC) units differently. Results suggest CVCs and IVCs exhibit similar lifespans but add an important subtlety: for the first few years of their lives CVC units show higher mortality, but afterwards are longer-lived. They also show an imprinting effect, whereby all VC firms born in more difficult macroeconomic conditions show a higher long-run survival rate, contradicting prior studies of general firms. Finally, this imprinting effect is initially more pronounced in CVC firms. Resume : Cette etude quantitative longitudinale examine comment la structure organisationnelle et l’environnement externe influencent la survie des firmes de capital de risque (des « VC »). Plus precisement, elle examine comment les conditions macroeconomiques influencent de facon differente les VCs independantes (les « IVC ») et corporatives (les « CVC »). Les resultats suggerent que les CVC et IVC presentent des durees de vie similaires, mais ajoutent une subtilite importante : pour les premieres annees de leur vie, les unites CVC montrent une mortalite plus elevee, mais par la suite montrent une survie plus longue. Elles montrent egalement un effet d’impression (« imprinting ») de sorte que toutes les firmes de VC nees dans des conditions macroeconomiques plus difficiles montrent un taux de survie a long terme plus eleve, qui n’est pas coherent avec des etudes precedentes des firmes de type generales. Enfin, cet effet d’impression est initialement plus prononce dans les entreprises CVC. Acknowledgments: An earlier version of this work was presented at EGOS Montreal in July of 2013. Les Cahiers du GERAD G–2015–113 1

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,325
Score d'incertitude au seuil0,604

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,191 · 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.

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

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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