Fusions et acquisitions transfrontalières des années 1990
Bibliographic record
Abstract
Résumé Cet article examine les choix de localisation des fusions et acquisitions (F&A) transfrontalières entre des firmes multinationales des pays membres de l’OCDE au cours de la période 1990-1999. Nous regardons le rôle joué par les déterminants traditionnels de localisation de l’investissement direct à l’étranger, ainsi que par ceux a priori plus spécifiques aux F&A transfrontalières. Nous montrons que l’offre de firmes locales contraint effectivement la localisation des F&A. Toutefois, la distribution géographique des F&A n’est pas uniquement déterminée par la disponibilité des actifs domestiques : la taille du marché, le coût du travail et l’ouverture financière augmentent la probabilité d’attirer des F&A. Il apparaît de surcroît un effet de mimétisme entre entreprises. Inversement, une augmentation du taux d’imposition ou de la productivité sectorielle décroît le nombre de F&A transfrontalières. Les distances culturelles et géographiques, ainsi que les différences de règles juridiques entre pays, ont également un impact négatif sur les opérations de F&A.
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 | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| 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".