Capitalisation des entreprises québécoises: évolution et état de la situation
Bibliographic record
Abstract
À l’aide de données tirées des statistiques fiscales du gouvernement du Québec, nous montrons ici qu’il n’existe pas de relation systématique entre la taille et rendettement des entreprises québécoises. Les entreprises les moins endettées sont celles dont l’actif total se situe entre 100 000 et 1 million de dollars ainsi que les grandes entreprises, dont l’actif dépasse 50 millions de dollars. Inversement, les entreprises dont l’actif se situe entre 1 et 50 millions de dollars sont les plus fortement endettées et le phénomène semble particulièrement évident pour les entreprises de 5 à 15 millions de dollars d’actif. L’endettement élevé serait donc davantage une caractéristique des entreprises de taille moyenne que des plus petites. Par ailleurs, il existe une relation très nette entre la capacité à générer des bénéfices et l’endettement. À taille égale, la différence entre les niveaux d’endettement des sociétés imposables et non imposables atteint 25 points de pourcentage, alors que les différences dues à la taille ne dépassent pas 7 points de pourcentage.
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 | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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".