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Record W1948550623 · doi:10.7202/1024273ar

Vers une différenciation des trajectoires de forte croissance (FC continue vs FC discontinue)

2014· article· fr· W1948550623 on OpenAlexvenueno aff
Nathalie Claveau, Muriel Perez, Isabelle Prim‐Allaz

Bibliographic record

VenueRevue internationale P M E Économie et gestion de la petite et moyenne entreprise · 2014
Typearticle
Languagefr
FieldEconomics, Econometrics and Finance
TopicFirm Innovation and Growth
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le focus des scientifiques et des politiques se porte assez volontiers sur les cas de forte croissance (FC) continue, les « gazelles de course » définies comme des entreprises affichant quatre années successives de forte croissance (selon la définition proposée par Birch, 1979). L’État, en soutenant ces travaux et ces trajectoires, voit là certainement un moyen de rencontrer rapidement ses propres objectifs (de puissance industrielle, d’exportation, d’emploi, etc.). Cependant, ce focus sur la FC continue ne contribue-t-il pas, d’une part, à façonner une vision erronée du développement d’une PME, vue comme « une forme organisationnelle qui doit nécessairement grossir rapidement pour devenir une ETI (Entreprise de Taille Intermédiaire) », et d’autre part, à alimenter des raisonnements simplistes tels que « les firmes qui croissent fortement en continu sont plus performantes que les autres » ? De fait, peu d’études réalisées sur le thème de la FC traitent de son aspect continu ou discontinu. Qu’en est-il exactement de la supériorité d’un processus continu sur un processus discontinu ? Un processus discontinu présente-t-il d’autres atouts ? Les entreprises gérant une FC discontinue ont-elles les mêmes caractéristiques et capacités que ces « gazelles » ? Afin de mieux comprendre la nature des différences entre ces deux processus de croissance, cet article propose de comparer un échantillon d’entreprises en FC continue, correspondant classiquement à la notion de gazelles, un échantillon en FC discontinue, ainsi qu’un échantillon témoin sans croissance, sur des variables démographiques (âge et taille) et des variables financières (l’accès aux ressources financières et la performance financière). Cette analyse descriptive préliminaire permet de constater que la forte croissance continue et la forte croissance discontinue ne nécessitent pas les mêmes dispositifs d’aides de la part des organismes publics et ouvre des perspectives d’approfondissement.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.027
Threshold uncertainty score0.058

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.005
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.001
Bibliometrics0.0020.002
Science and technology studies0.0020.005
Scholarly communication0.0070.007
Open science0.0010.002
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0170.002

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.

Opus teacher head0.016
GPT teacher head0.234
Teacher spread0.217 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations3
Published2014
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