PRELIMINARY AND INCOMPLETE
Notice bibliographique
Résumé
Economic activity is shaped by a large number of institutions and factors other than the prices set in markets. Among these institutions, familial and political relationships represent important nonmarket forces which impact economic decisions and firm strategies. In this paper, we study how social ties influence the organization and performance of firms in South Korea. Family firms are an important form of economic organization (La Porta et al., 1999; Allouche and Amann, 2000). In the United States, 35 % of the companies in the S&P 500 are substantially owned by families (Anderson and Reeb, 2003b), and family firms account for 40 % of U.S. GDP and 60 % of employment. Family firms are even more important in other economies, including Canada (Morck, Strangeland and Yeung, 2000), Western Europe (Faccio and Lang, 2002) and many countries in Asia (Claessens, Djankov and Lang (2002). In South Korea, as in most emerging economies, family firms are not just important but the ubiquitous form of business organization. It is exceptionally rare to find a Korean firm without one of the following characteristics: a founder-owner-manager, an heir-owner-manager, multiple family members with shared ownership under one family head, or multiple controlling
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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 | 0,005 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,550 | 0,263 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».