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Enregistrement W2992166775 · doi:10.3917/rfhe.011.0162

From Gerschenkron back to Smith? The case of the Indian big business today

2019· article· fr· W2992166775 sur OpenAlexaff
Pierre Lanthier

Notice bibliographique

RevueRevue française d histoire économique · 2019
Typearticle
Languefr
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic and Technological Innovation
Établissements canadiensUniversité du Québec à Trois-Rivières
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les réformes entreprises par l’Inde à partir de 1991 ont eu un impact positif sur son économie. Elles visaient la libéralisation des échanges, en particulier avec l’étranger. Pouvons-nous alors avancer que l’Inde est passée d’une économie dirigée au libre marché, ou encore de la vision d’A. Gerschenkron à celle d’A. Smith ? L’examen des structures et des stratégies des 20 premières entreprises indiennes en 2016-2017, selon l’approche d’A.D. Chandler, permet de proposer quelques hypothèses. On voit, en effet, que les réformes ont favorisé plus la modernisation et l’expansion d’entreprises anciennes, issues de secteurs liés à la seconde industrialisation, que la création de firmes œuvrant dans des domaines technologiquement avancés. En outre, ces réformes n’ont pas éliminé les entreprises publiques ni même la participation financière de l’État dans le secteur privé. Il est vrai qu’en Inde la consommation de masse de produits nécessitant un savoir technique évolué n’a pris son envol que depuis une quinzaine d’années. Les entreprises indiennes s’y sont engagées prudemment, encore que quelques-unes aient pris le risque de la diversification. Mais en même temps, elles ont ouvert leurs portes aux pratiques managériales, elles se sont modernisées et internationalisées, tout en employant une main-d’œuvre bon marché. Si le libre marché a plus de poids qu’autrefois, l’évolution a été plus lente que prévu; mais elle s’accélère. Les grandes entreprises suivront le mouvement, mais il n’est pas dit qu’elles s’autonomiseront des interventions de l’État.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,931
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,004

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,181
Écart entre enseignants0,154 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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
Publié2019
Routes d'admission1
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