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Enregistrement W3154556834

French managers and the organization of financial economics in the 1970s and 1980s

2020· article· en· W3154556834 sur OpenAlexaboutno aff
Franck Jovanovic

Notice bibliographique

RevueRevue internationale de psychosociologie et de gestion des comportements organisationnels · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueFrench Historical and Cultural Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)MainstreamBusiness historyPerformativityFinancePolitical scienceEconomicsSociologyEconomic historyHistory
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article analyzes an under-studied aspect of the history of managerial thought in France: the role of French managers in the organization of financial economics during the 1970s and 1980s. While the foundations of financial economics were established by American economists in the 1960s and 1970s, these ideas were introduced in France between the second half of the 1970s and the early 1980s, mainly by French managers trained in Canada and the United States. This article describes how these managers introduced and structured this field in France, both scientifically and practically. In addition to analyzing publications and archives, this article draws on information collected through a survey and interviews with the main French actors of this period. It also uses an original database constructed from working papers of the Centre d’Enseignement Superieur des Affaires, and original statistical data compiled from documents of the European Institute for Advanced Studies in Management. The article presents three main results. First, French managers benefited from a favorable historical context for introducing research in financial economics. Second, at that time the contributions of French managers consisted mainly in applying mainstream American models of market finance to French data, thanks to the creation of computer databases. Third, French managers largely contributed to the performativity of the financial economics in France.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,715
Score d'incertitude au seuil0,213

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 savante0,0000,000
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 Opus0,076
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,173 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2020
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