Diversité et unité des entreprises à forte croissance du secteur manufacturier en France
Bibliographic record
Abstract
Cet article s’intéresse à la question des entreprises à forte croissance du secteur manufacturier en France. Faisant suite à un vaste travail d’analyse sur bases de données, les résultats présentés ici se fondent sur les réponses à un questionnaire postal adressé à près de 150 entreprises à forte croissance du secteur manufacturier en France. Dans une première partie, l’article montre que sous la dénomination commune de « PME à forte croissance » sont regroupées des PME aux trajectoires de croissance très diversifiées ; ces trajectoires sont elles-mêmes le résultat de stratégies différentes se déployant dans des contextes contrastés. Mais l’article souligne que, par-delà ces contextes stratégiques différents, plusieurs éléments communs jouent un rôle majeur dans le processus de la forte croissance. Ils concernent : Ces éléments permettent à l’auteur de critiquer nombre de travaux sur les entreprises à forte croissance, travaux qui contiennent dans leur méthodologie de départ leurs résultats conclusifs.
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".