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Enregistrement W7048458790

Les processus optimisant le partage du leadership chez une relève en fratrie d'une entreprise familiale

2021· dissertation· fr· W7048458790 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueKnowledge UdeS (Institutional Deposit of the University of Sherbrooke) · 2021
Typedissertation
Languefr
DomaineEngineering
ThématiquePulsed Power Technology Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)Social analysisSocial mobilization
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

En 2018, la Fédération canadienne de l’entreprise indépendante annonçait un départ massif à la retraite de 72 % des propriétaires de petites et moyennes entreprises d’ici 2028 (Cruz, 2018). Comme la majorité d’entre elles sont des entreprises familiales (EF), l’enjeu de relève les concerne particulièrement. Il appert que la succession en fratrie est courante chez les EF (Deschamps & Cisneros, 2012; Gersick, Davis, Hampton, & Lansberg, 1997; Lansberg, 1999). Selon Gersick et al. (1997), le partage du leadership constitue l’un des défis d’évolution de ce mode de reprise. La présente recherche-intervention se donne donc l’objectif d’explorer les processus optimisant le partage du leadership chez les membres d’une fratrie. Pour ce faire, trois membres d’une fratrie identifiée comme la relève de leur EF ont été recrutés. Un mode exploratoire de recherche a été adopté pour documenter l’intervention réalisée, suivant un devis qualitatif et une trajectoire longitudinale. Ainsi, la collecte de données s’est échelonnée sur 21 mois et s’est appuyée sur des entrevues individuelles, des groupes de discussion et un journal de bord. Les données récoltées ont ensuite été soumises à une analyse par catégorie conceptualisante. Parmi l’ensemble des phénomènes observés au cours de la recherche, trois ont été reconnus comme particulièrement significatifs pour la doctorante-praticienne-chercheuse et les participants : l’apprivoisement des tabous, l’adoption d’une éthique de la communication et la naturation relationnelle. La présente recherche contribue à bonifier le bassin restreint de publications étudiant les EF en empruntant une méthodologie qualitative (de Massis, Sharma, Chua, & Chrisman, 2012; Fletcher, de Massis, & Nordqvist, 2015; Reay & Zhang, 2014).

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,072

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,002
Communication savante0,0060,003
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,002

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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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
Publié2021
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Résumé présentoui

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