La rentabilité des entreprises en France selon leur taille et leurs potentialités de croissance
Bibliographic record
Abstract
Résumé La détérioration de la profitabilité des entreprises en France, qui se manifeste depuis 1999 par une baisse progressive du taux de marge mesuré dans le cadre de la Comptabilité nationale, a jeté un doute sur la rentabilité des entreprises françaises, et notamment des PME. En effet, la croissance soutenue des profits des grandes entreprises depuis 2003 s’explique avant tout par leur dimension internationale, ce qui fait craindre que ce soit surtout les PME qui pâtissent d’une contraction de marge. La comparaison des performances de rendement entre les grandes entreprises et les PME menée dans cet article conduit à un jugement beaucoup plus nuancé. Certes, on assiste bien à un redressement de la rentabilité des grands groupes cotés en France depuis 2003, comparable à ce qui se passe pour leurs homologues étrangers. En revanche, il est nécessaire d’introduire des distinctions pertinentes dans l’analyse du comportement des PME. Toutes les PME ne disposent pas des mêmes potentialités pour croître, accéder aux marchés d’exportation, innover ou s'adosser à la dynamique des grands groupes. Ce constat est important parce qu’il conduit à recommander aux pouvoirs publics de moins considérer les PME comme un tout, et de s’intéresser davantage à leurs stratégies afin d’identifier les obstacles qu’elles rencontrent et les mesures susceptibles de les atténuer.
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".