Labour-owned and participatory capitalist firms: different approaches to their financial and operative challenges
Bibliographic record
Abstract
Este trabajo analiza hasta qué punto las diferencias, en el rendimientooperativo, el crecimiento económico, la eficiencia y la productividadentre las empresas cuyo capital es de los trabajadores (Labour-ownedFirms - LOFs) y las empresas capitalistas participativas (participatory capitalistfirms - PCFs), se pueden atribuir a sus estructuras distintas de capitaly de propiedad, que a la vez reflejan las diferentes maneras de manejar elcapital y a sus trabadores, además de la interpretación de la teoría de lafunción primaria del negocio. El estudio utiliza una variedad de técnicascuantitativas, que incluyen el análisis de datos de panel, el análisis porenvoltura de datos, los modelos fronterizos estocásticos y similares paraconcluir que muchas de las relaciones planteadas por la teoría económicano corresponden con el rendimiento exitoso de las LO Fs. No existen diferenciasimportantes entre los dos tipos de empresas en cuanto al potencialde crecimiento, el rendimiento operativo o la eficiencia productiva. Otroresultado de interés, es que los indicadores productivos que se utilizanpara medir el rendimiento de las empresas en las LO Fs, y que también sonusados por las compañías de servicios financieros en el análisis de riesgodel negocio, no son completamente adecuados y pueden constituir unaamenaza para la sobrevivencia de las empresas.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".