Caractéristiques et dynamique de l’équipe dirigeante dans une jeune entreprise en hypercroissance
Bibliographic record
Abstract
Cet article s’attache à comprendre le lien entre la dynamique de l’équipe de direction, ses caractéristiques et le processus d’hypercroissance. Un cadre théorique fondé à la fois sur la théorie des échelons supérieurs – de première (Hambrick et Mason, 1984) et de seconde génération (Smith et al. 1994 ; Hambrick, 2007) – et sur la théorie de la croissance de la firme de Penrose (1959) nous amène à inverser le sens traditionnellement admis de la relation entre équipe dirigeante et hypercroissance, et à considérer la dynamique de l‘équipe de direction comme le résultat d’un apprentissage collectif émergeant de l’hypercroissance. L’analyse approfondie du cas d’une jeune entreprise à très forte croissance fournit une illustration concrète des propositions théoriques et révèle un apprentissage dont le coût psychologique est élevé devant l’ampleur de la tâche, lorsque la croissance est particulièrement rapide. Elle suggère, par ailleurs, l’existence d’un schéma séquentiel de diversification des expériences fonctionnelles et de la professionnalisation des services managériaux, provoquant une augmentation progressive de l’hétérogénéité au sein de l’équipe et une réallocation des tâches parmi ses membres.
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 | 0.002 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.002 |
| 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; a candidate call from one teacher head, 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".