Une caractérisation des entreprises manufacturières espagnoles à forte croissance : 1994-1998
Bibliographic record
Abstract
L’article analyse les caractéristiques des petites et moyennes entreprises manufacturières espagnoles à forte croissance (EFC) au cours de la période 1994-1998, à partir d’un échantillon de 1193 entreprises extraites de l’enquête sur les stratégies d’entreprises. Le choix des EFC a été effectué en utilisant un indicateur qui associe la variation absolue et la variation relative de la croissance de l’emploi au cours de cette période. Les résultats amènent à conclure que les PME à forte croissance sont petites et jeunes, et qu’elles appartiennent à des secteurs de haute et moyenne technologie, avec un produit différencié, vendu sur de grands marchés ; elles sont en expansion et ciblent un marché international. En outre, elles innovent, tirent parti des derniers développements technologiques et réalisent des activités de recherche et développement aussi bien directes que complémentaires. De plus, un pourcentage important d’entre elles appartient à un groupe d’entreprises. Leurs caractéristiques indiquent l’existence de traits différentiels par rapport aux autres entreprises appartenant à l’échantillon et surtout par rapport à celles dont l’emploi a diminué durant la période analysée.
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 | 0.002 |
| 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 | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 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; 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".