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Record W2171225362 · doi:10.7202/1008482ar

La planification du processus de transmission dans les PME québécoises

2012· article· fr· W2171225362 on OpenAlexaffvenueabout
Louise St‐Cyr, Francine Richer

Bibliographic record

VenueRevue internationale P M E Économie et gestion de la petite et moyenne entreprise · 2012
Typearticle
Languagefr
FieldBusiness, Management and Accounting
TopicFamily Business Performance and Succession
Canadian institutionsHEC Montréal
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceHumanitiesPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

À partir d’une enquête menée auprès de 115 dirigeants d’entreprises québécoises ayant complété avec succès une transmission d’entreprise, cette recherche tente de cerner l’étendue de la planification du processus de transmission de la direction et d’évaluer la conformité du comportement des répondants aux « meilleures pratiques » en ce domaine. Les activités de planification examinées se rapportent principalement aux critères de choix du successeur, à sa préparation ainsi qu’au désengagement du prédécesseur. Des éléments contextuels, comme la mise en place d’un conseil d’administration et d’un conseil de famille, sont également étudiés. Les résultats révèlent que les activités relatives à l’établissement de critères de choix du successeur et à leur communication et celles se rapportant à la préparation du successeur sont nombreuses et fidèles aux « meilleures pratiques ». Tel n’est pas le cas des activités reliées au désengagement du prédécesseur, à la présence de structures comme le conseil d’administration et le conseil de famille et à l’existence de documents écrits sur la vision d’avenir de l’entreprise. Deux éléments peuvent expliquer cette non-conformité aux « meilleures pratiques » chez des entreprises ayant réussi. Dans certains cas, des activités de compensation semblent avoir pris place et, dans d’autres, un effet de taille se manifeste, les petites entreprises étant celles qui s’y conforment le moins. Cette étude, la première réalisée sur un si grand nombre de sujets québécois, fait ressortir la souplesse dont peuvent faire preuve les entreprises dans la gestion de la relève à la haute direction. Elle souligne aussi la nécessité de tenir compte du contexte de l’entreprise, notamment de sa taille, de façon à relativiser la liste des « meilleures pratiques ». L’article conclut sur la nécessité de parfaire un modèle intégrateur des activités de planification susceptible d’être testé en contexte de PME de façon à distinguer les activités qui sont essentielles de celles qui peuvent faire l’objet d’une certaine flexibilité.

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)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.489
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0010.004
Open science0.0000.000
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 head0.017
GPT teacher head0.240
Teacher spread0.223 · 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; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

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

Citations11
Published2012
Admission routes3
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