La transmission d'entreprise au Québec
Bibliographic record
Abstract
Résumé Cet article présente les résultats d’une étude réalisée en 2002 qui dressait un portrait de l’expérience « réussie » de dirigeants québécois en matière de transmission d’entreprise. Dans un premier temps, l’article fait état des stratégies déployées par les participants au regard du transfert de propriété et du transfert de direction. Sur le plan du transfert de propriété, les modes d’acquisition et de financement de l’entreprise sont examinés. Quant au transfert de direction, la préparation des successeurs à la fonction de dirigeant et le rôle du prédécesseur après le transfert sont étudiés. Dans un deuxième temps, les résultats sont regroupés selon que les participants ont acquis l’entreprise d’un membre de leur famille ou non. Il ressort de cette étude que les stratégies permettant de réaliser la transmission varient sensiblement en ce qui concerne le transfert de propriété de même que le cheminement de carrière des nouveaux dirigeants et le rôle assumé par les prédécesseurs après le transfert. De plus, il n’existe pas de modèle unique en matière de transmission d’entreprise et il est possible d’équilibrer les choix pour maximiser les chances de réussite.
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.016 | 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".