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Record W2114308128 · doi:10.7202/1030480ar

Efficacité des mécanismes de gouvernance des PME

2015· article· fr· W2114308128 on OpenAlexvenueno aff
Sabine Patricia Moungou Mbenda, Edson Niyonsaba Sebigunda

Bibliographic record

VenueRevue internationale P M E Économie et gestion de la petite et moyenne entreprise · 2015
Typearticle
Languagefr
FieldEconomics, Econometrics and Finance
TopicFirm Innovation and Growth
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceChemistryPhilosophyPhysics

Abstract

fetched live from OpenAlex

Cet article teste l’hypothèse de la gouvernance comme facteur de performance des PME via une analyse multidimensionnelle. Des données d’enquête auprès de 300 PME camerounaises permettent de construire un indice de qualité de gouvernance (IQG) avec 39 variables des mécanismes de gouvernance spécifiques aux PME. Au moyen des modèles économétriques, l’IQG est confronté à trois indicateurs de la performance : le chiffre d’affaires, la création d’emplois et la pérennité. Les résultats révèlent un IQG moyen égal à 0,473 avec un écart-type de 0,231, sur une échelle allant de 0 à 1. Par ailleurs, il existe une relation positive et significative entre l’IQG et les indicateurs de performance retenus, ce qui montre que les pratiques de gouvernance déployées au sein des PME améliorent leur performance. En effet, une amélioration unitaire dans l’IQG induit une augmentation plus proportionnelle du chiffre d’affaires de la PME. De même, la probabilité moyenne prédite pour qu’une PME crée des emplois est majorée de 24,76 %, suite à une amélioration unitaire de l’IQG. Enfin, la variation unitaire de l’IQG rallonge de 3 ans l’âge moyen des PME de l’échantillon qui est de 8,5 ans.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.008
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.364
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.008
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.001
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.002

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.

Opus teacher head0.036
GPT teacher head0.251
Teacher spread0.215 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations7
Published2015
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