The Impact of Corporate Culture, Efficiency and Geographic Distance on M&A Results: the European Case
Notice bibliographique
Résumé
The volume of merger and acquisition (M&A) transactions has soared over the last few years. According to the Thomson Financial (2007), the volume of worldwide M&As declared during 2007 reached US$ 4.5 trillion in announced deals and US$ 3.8 trillion in completed deals, that is, a 24 per cent increase over the previous record set in 2006. Since 2000, the volume of M&A deals has increased by 32 per cent, despite the fall off during the third quarter of 2007 caused by concerns in the credit markets. The M&A phenomenon concerns all countries worldwide (see Table 8.1); in 2007, M&A deals increased by 25 per cent in North America (reaching a volume of almost US$2 trillion over 2007, that is, 52 per cent of the value of M&A deals worldwide), by 18 per cent in Europe (reaching a volume of almost US$1.3 trillion over 2007, that is, 34 per cent of M&A deals by value worldwide) and also strongly increased in the Asia-Pacific area — by 61 per cent (reaching a volume of almost US$0.4 trillion over 2007, that is, 10 per cent of M&A deals by value worldwide). These keywords were added by machine and not by the authors. This process is experimental and the keywords may be updated as the learning algorithm improves.
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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 | 0,009 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,008 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,001 |
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 ».