Les entreprises à forte croissance et leur contribution à l’emploi : le cas de la Suède 1987-1996
Bibliographic record
Abstract
Cette étude explore la manière dont les entreprises à forte croissance en Suède contribuent à la création d’emplois. Avec un échantillon composé de toutes les entreprises en Suède ayant plus de 20 employés et en activité en 1996 (n = 11 748), nous avons analysé leurs développements annuels au cours des dix dernières années (soit de 1987 à 1996). Nous avons défini un échantillon d’entreprises à forte croissance comprenant les 10 % qui ont le plus contribué en moyenne annuelle absolue à la croissance d’emplois (n = 1153). Les résultats indiquent que les entreprises jeunes et de taille moyenne, souvent dans des industries jeunes et en croissance, créent la majeure partie des nouveaux emplois. Néanmoins, la contribution totale à la création d’emplois par les entreprises en forte croissance est inférieure à celle des entreprises récemment établies. Des implications pour la recherche et les pratiques sont offertes.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.004 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.002 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".