L’EFFICIENCE DES COOPERATIVES DE SERVICES FINANCIERS: UNE ANALYSE DE LA CONTRIBUTION DU MILIEU*
Bibliographic record
Abstract
RÉSUMÉ**: Le faible niveau moyen d’efficience des institutions bancaires habituellement trouvé dans les études empiriques a été qualifié de « boîte noire » par Berger et Mester (1997). Cette étude cherche à identifier si les caractéristiques de l’environnement de même que celles qui sont propres à une coopérative d’épargne et de crédit pourraient expliquer une partie des écarts de performance apparaissant dans les scores d’efficience. Le modèle de coût que nous avons estimé est basé sur la valeur ajoutée par l’intermédiation financière. Par ailleurs, pour éviter la perte d’informations découlant de la borne à l’unité des scores d’efficience découlant du DEA, nous avons comparé les résultats d’une analyse avec le score d’efficience et de superefficience. Nos résultats montrent qu’au moins 34% des écarts de scores peuvent être expliqués par un ensemble limité de variables: taille de la coopérative, taux de capitalisation, épargne par membre, nombre de membres et type de marché.
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 | 0.002 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.003 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| 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".