Systèmes comptables et prise de décisions : une étude empirique auprès des petites et moyennes entreprises du Nouveau-Brunswick1
Bibliographic record
Abstract
La présente étude poursuit deux objectifs. Le premier consiste à enquêter sur les caractéristiques des systèmes d’information et de contrôle des petites et moyennes entreprises du Nouveau-Brunswick afin d’étendre les connaissances à cet effet. Le second consiste à tenter d’évaluer l’ampleur du recours aux éléments d’information issus de ces systèmes lors de prises de décisions importantes par les dirigeants (ou entrepreneurs) de ces entreprises. Pour atteindre ces objectifs, une enquête a été effectuée auprès d’un échantillon important de propriétaires-dirigeants de petites et moyennes entreprises manufacturières du Nouveau-Brunswick. Contrairement aux attentes initiales, les résultats de l’étude tendent à établir que les systèmes d’information et de contrôle des petites et moyennes entreprises du Nouveau-Brunswick sont relativement élaborés. De plus, les résultats de l’étude semblent démontrer que les dirigeants des petites et moyennes entreprises ont fréquemment recours à l’intuition mais que ces comportements ne semblent toutefois pas uniquement attribuables au manque d’éléments d’information pouvant soutenir leurs prises de décisions.
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 | 0.018 | 0.044 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.007 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.004 |
| Open science | 0.004 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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 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".