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Record W2151227463 · doi:10.7202/039140ar

Combler le « vide institutionnel » : Le comportement social et les performances des entreprises familiales comparés à ceux des autres entreprises des marchés émergents dans le secteur des hautes technologies.*

2010· article· fr· W2151227463 on OpenAlexaffvenue
Danny Miller, Jangwoo Lee, Sooduck Chang, Isabelle Le Breton‐Miller

Bibliographic record

VenueManagement international · 2010
Typearticle
Languagefr
FieldBusiness, Management and Accounting
TopicFamily Business Performance and Succession
Canadian institutionsHEC Montréal
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les entreprises familiales (EF) sont réputées prendre un soin particulier de leurs employés, avec l’objectif de créer une « communauté » interne très soudée. Leurs relations et contacts avec leurs partenaires extérieurs seraient aussi plus approfondis et personnels. Ces deux attitudes favoriseraient la viabilité d’une entreprise qui doit faire vivre la famille propriétaire, ainsi que les générations suivantes. Ces liens sociaux nous paraissent pouvoir compenser le manque de capital, de produits et d’infrastructure propre aux économies émergentes dynamiques. Cette étude, menée dans un secteur très compétitif de marché émergent, les entreprises de haute technologie en Corée, examine trois points majeurs : (1) Les relations internes et les liens avec l’extérieur sont plus développés dans les EF que dans les autres. (2) Ces relations améliorent la performance des secteurs de haute technologie dans les marchés émergents, pour lesquels il est indispensable, du fait de leur nature compétitive complexe et évolutive, de disposer d’une expertise pointue et d’un capital social à l’intérieur comme à l’extérieur de l’entreprise. (3) Les performances des EF sont plus dépendantes de ces relations communautaires et de ces liens avec l’extérieur que celles des autres entreprises, parce que dans ce cadre personnel et intime, les employés et les partenaires extérieurs ont généralement tendance à récompenser la générosité, ou au contraire à punir l’égoïsme, d’une famille propriétaire qu’ils voient à l’oeuvre de leurs propres yeux. Nos observations empiriques confirment la plupart de ces hypothèses de façon significative.

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)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Scholarly communication
Consensus categoriesScience and technology studies
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.174
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0040.004
Scholarly communication0.0010.006
Open science0.0020.002
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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 head0.262
Teacher spread0.226 · 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

Citations2
Published2010
Admission routes2
Has abstractyes

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