Institutional Lending to Knowledge-Based Businesses
Notice bibliographique
Résumé
New knowledge-based businesses (KBBs) have special difficulty accessing external financing, because they lack the usual collateral and financial history required by lending institutions. The importance of KBBs for economic development, especially in peripheral areas, is increasingly recognized, and there has been pressure on lending institutions to implement more flexible lending approaches to respond to the needs of KBBs. Whether and how Canadian lending procedures and attitudes and behaviors of financial institutions have been modified to meet the needs of KBBs is investigated. The study was based on interviews with executives and account managers in six chartered banks and four government agencies in 2000-2001.In addition, two mock business plans were drafted, one for a KBB and one for a more traditional firm. These were presented to 23 account managers for three stages of review: initial, due diligence, and final stage. It was found that specialized strategies, structures, and processes for lending are at present only partially developed, quite diverse, and still evolving. Evaluation and decision making are affected by organizational variables, such as strategies, structures, policies, and procedures. Nevertheless, findings indicate that institutions are taking steps to serve the needs of KBBs. In addition, the findings show that there was little consensus among lenders at the initial stage, but convergence of opinion occurred at the postreview stage. Data provide some support for conclusion that a lending culture sensitive to needs of KBBs has developed among specialist lenders. Finally, implications for researchers, entrepreneurs, and policy makers are offered. (TNM)
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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 | 0,007 | 0,047 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,008 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».