Bibliographic record
Abstract
Cette étude de cas comparative présente comment les prédécesseurs hommes et femmes amènent leurs successeurs à se faire accepter par les membres de leur entreprise. Pour amener ceux-ci à l’acceptation, les prédécesseures adoptent des comportements différents de ceux des prédécesseurs. Faisant confiance aux successeurs, elles les protègent, les habilitent, adoptent un style de leadership « maternaliste » et mettent l’accent sur le travail collaboratif. Pour leur part, les prédécesseurs inspirent les successeurs, les habilitent, les amènent à faire leurs preuves et mettent l’accent sur des rencontres dyadiques. De plus, le successeur, pour être accepté, doit se faire intégrer en douceur, faire montre des valeurs et comportements compatibles avec ceux de l’entreprise, manifester intérêt, initiative, engagement, investissement de temps et d’énergie et gagner confiance et respect. Le processus d’acceptation vécu par les successeurs pour se faire accepter par le personnel de l’entreprise diffère donc selon qu’on est homme ou femme prédécesseur. Cette recherche montre l’importance de tenir compte du sexe du prédécesseur dans les études sur la succession dans les PME familiales.
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 | 0.003 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.011 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.026 | 0.002 |
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.
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".