L'impact des pyramides de contrôle au Canada sur les entreprises dites indépendantes
Bibliographic record
Abstract
Ce mémoire de recherche vise a voir si les entreprises dites indépendantes, qui possèdent un membre du conseil d'administration appartenant à une grosse compagnie pyramidale, ont une meilleure performance que celles qui sont complètement indépendantes, en dehors de toute structure pyramidale. Pour cela, nous avons construit une base de données canadienne, effectué des comparaisons croisées et, à l'aide du logiciel SPSS, nous avons utilisé et testé de différentes façons les indicateurs de performance (ROA, ROE, Q de Tobin) et de coûts d'agence (SGASALES) en effectuant des régressions et des t-tests de Student. Nous avons obtenu les résultats principaux suivants: le ROA et le ROE augmentent de manière significative et les coûts d'agence (SGASALES) sont excessivement moins élevés lorsque la variable pyr= 1 en comparaison avec pyr=0, c'est-à-dire quand les entreprises indépendantes font en fait partie d'une certaine manière des structures pyramidales en comparaison avec les entreprises totalement indépendantes. Il va sans dire que les écarts trouvés sont assez importants.
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 machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.001 |
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 source (direct Gemma or distilled Codex), 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".