Persistance dans le temps des déterminants de la croissance des PME
Bibliographic record
Abstract
La littérature sur les déterminants de la croissance des PME est abondante. Les principaux facteurs étudiés concernent les caractéristiques de l’industrie, de l’entreprise, de la stratégie et de l’entrepreneur. L’idée soutenue dans ce travail est que les déterminants traditionnels de la croissance, et notamment les caractéristiques initiales du dirigeant (lors de la création), ont une influence variable au fil du temps sur celle-ci. Nous attendons notamment une diminution de l’influence des caractéristiques initiales du dirigeant. Afin de vérifier cette proposition, nous avons mesuré l’impact de facteurs considérés par la littérature comme explicatifs du développement de la PME trois puis cinq années après la création de celle-ci. Notre échantillon concerne 2 350 PME provenant de plusieurs secteurs d’activité. Nos résultats indiquent que les déterminants expliquent moins bien la croissance de la PME cinq ans après sa naissance que trois ans après. Cette diminution concerne particulièrement l’influence du dirigeant, le secteur et les caractéristiques de l’entreprise.
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 | 0.004 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 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; 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".