Petites et moyennes entreprises (PME), facteur de renouveau du tissu industriel en Belgique?
Bibliographic record
Abstract
Cet article analyse le rôle joué par les PME en Belgique dans le renouvellement du tissu industriel et la création d’emplois. Les théories économiques développées en cette matière font l’objet d’une analyse empirique basée sur les données belges recensées durant la période 1977-1986. L’étude distingue les firmes selon leur appartenance sectorielle et leur classe d’emploi. Les performances des petites entreprises sont ainsi systématiquement comparées à celles des entités de moyenne et grande dimension. Il apparaît que les PME de par leur souplesse d’adaptation ont mieux résisté dans une économie en mutation caractérisée par une évolution technologique rapide créant de nouveaux interstices pour ce type d’entreprise. On retiendra qu’en Belgique, l’augmentation du nombre d’entreprises est essentiellement imputable à un taux de natalité positif dans la population des petites entreprises du secteur tertiaire qui enregistre, par ailleurs, une création nette d’emplois durant la période étudiée.
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 | 0.002 |
| 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 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.000 |
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".