MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W2116960496 · doi:10.7202/1008658ar

Incertitude environnementale, aversion au risque du dirigeant et investissement productif des petites et moyennes entreprises

2012· article· fr· W2116960496 on OpenAlexvenueno aff
Jacques Bernard Sauner-Leroy

Bibliographic record

VenueRevue internationale P M E Économie et gestion de la petite et moyenne entreprise · 2012
Typearticle
Languagefr
FieldEconomics, Econometrics and Finance
TopicCapital Investment and Risk Analysis
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceHumanitiesPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Cet article a pour objet de tester empiriquement les liens entre le niveau d'investissement productif des PMI et le degré d’incertitude de leur environnement et d’aversion au risque de leur dirigeant. Cette analyse est effectuée à partir de données issues de l’enquête qualitative de la Banque de France menée en 1996 sur les comportements stratégiques de 1439 PMI de l’industrie manufacturière française. Quatre styles de management, correspondant à des niveaux d’incertitude et d’aversion au risque opposés, sont mis en évidence et associés à des taux d’investissement significativement différents. Le recours à une régression multiple permet ensuite de confirmer et d’affiner les résultats obtenus. Il en ressort notamment que les phénomènes combinés d’incertitude et d’aversion au risque apparaissent comme des déterminants pertinents de la décision d’investir. Les conclusions de cette étude indiquent que, nonobstant un nécessaire renforcement de leur structure financière, la stimulation de l’investissement des PMI passe par des actions de sensibilisation à l’importance du recueil et du traitement de l’information stratégique ainsi que par des incitations à l’accroissement de leurs efforts en matière de dépenses en recherche et développement.

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)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.003
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: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.301
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.000
Science and technology studies0.0000.001
Scholarly communication0.0010.002
Open science0.0010.001
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0040.002

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 head0.023
GPT teacher head0.239
Teacher spread0.216 · 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

Citations3
Published2012
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venueRevue internationale P M E Économie et gestion de la petite et moyenne entrepriseSame topicCapital Investment and Risk AnalysisFrench-language works237,207