La faillite, le commerce et le crédit dans le district judiciaire de Québec entre 1885 et 1920
Notice bibliographique
Résumé
Cette thèse se veut une contribution à l'avancement des connaissances sur l'activité économique de la région de Québec au tournant du XXe siècle. Elle prend son origine dans l'analyse d'une situation à laquelle font face plusieurs industriels et commerçants : la faillite. Le but de la thèse est d'abord d'identifier les principaux facteurs qui entraînent les faillites des industriels et commerçants du district judiciaire de Québec entre 1885 et 1920 mais également de circonscrire l'organisation du crédit et les mécanismes des échanges commerciaux et de faire ressortir de nouvelles réalités propres à l'activité économique de la région de Québec. Pour ce faire, nous avons analysé principalement les dossiers de faillites de la Cour supérieure, les annuaires de l'agence Bradstreet & Company et les différents journaux de l'époque pour tracer un portrait non seulement des faillis mais également de l'ensemble de l'activité économique. Cette thèse est donc plus une étude de l'économie à travers la question de la faillite qu'une étude judiciaire de la faillite. L'analyse des données a permis de constater que dans l'ensemble, le flux des faillites coïncide rarement avec les cycles économiques québécois et canadien de la période. D'autre part, la distribution des faillites par secteurs d'activité se modèle plutôt sur la nouvelle orientation économique qu'a prise la région de Québec à partir de la seconde moitié du XIXe siècle : peu de grandes industries, à l'exception de la chaussure et du cuir et une multitude de commerces de détail. En outre, l'étude des créanciers met en évidence la prépondérance de la ville de Québec comme source de crédit pour tout le district, principalement de la part des grossistes qui en plus s'impliquent dans le règlement judiciaire des faillites. La part de la ville de Montréal démontre l'influence de ce centre sur la région car elle fournit environ le cinquième du crédit total. Pour leur part, les institutions financières, à l'exception de la Banque Nationale, s'impliquent peu dans le financement des entreprises en faillite. Le manque de capital qui provoque les faillites est causé par des facteurs internes et externes, parmi lesquels se retrouvent l'endettement, le crédit accordé à la clientèle et l'inexpérience dans les affaires. Enfin, on s'aperçoit que bon nombre de faillis continuent leur commerce une fois les procédures judiciaires terminées, comme quoi il y a une vie après la faillite.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,000 |
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.
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 ».