La planification de la relève dans les P.M.E. : statistiques et réflexions
Bibliographic record
Abstract
Résumé L’importance des P.M.E. dans l’économie recueille un large consensus et, en conséquence, il est normal que l’on se préoccupe de leur pérennité. À ce chapitre, le thème de la relève suscite l’intérêt de nombreux intervenants auprès de ces dernières. En effet, on estime qu’une proportion importante des propriétaires-fondateurs de P.M.E. québécoises devront prendre leur retraite sous peu et l’on craint que plusieurs d’entre eux n’aient pas encore planifié leur relève. Cet article présente les résultats de deux sondages menés au Québec et au Canada sur ce thème. Ces études nous apprennent, ainsi qu’on l’avait prévu, que plus de 50 % des propriétaires-dirigeants de P.M.E. prendront leur retraite d’ici 10 ans mais qu’une partie importante d’entre eux n’ont pas encore envisagé la succession. L’article présente également une réflexion sur les enjeux associés à la planification de la relève. Quelques pistes de solutions sont finalement proposées pour aider les entrepreneurs à amorcer le processus de succession.
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 | 0.012 | 0.026 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.003 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 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".