Les PME à forte croissance en Italie : succès étonnants et désagréables surprises
Bibliographic record
Abstract
Le présent travail précise le rôle que les PME assument dans la création de nouveaux emplois en Italie. En même temps, il reconstruit, en les interprétant, les parcours qui ont été suivis par le sous-ensemble des PME qui ont crû le plus dans la première moitié des années 1990. Dans la partie empirique originale, qui a été menée sur un échantillon de 70 entreprises manufacturières à forte croissance, on fait une distinction entre quatre groupes d’entreprises relativement homogènes : les jeunes, les exportatrices, les dominées et celles qui appartiennent à un groupe. Le croisement de ces quatre groupes avec les trois types facteurs de croissance, externes, internes et les motivations personnelles du dirigeant, nous permet d’identifier et d’interpréter la multiplicité des trajectoires ainsi que l’articulation des différentes combinaisons de facteurs. Un des éléments communs qui les distinguent est que les PME sont fortement dominées par l’entrepreneur. Il s’agit de PME qui sont compétitives sur leurs marchés et assez innovatrices. Ces PME se concentrent sur la différenciation et sur les services. Elles sont habituées de recourir à des stratégies à moyen et long terme, tout en planifiant les phases de croissance.
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 | 0.002 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 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".