Bibliographic record
Abstract
Résumé La croissance des profits réalisés par les grandes entreprises suscite de vifs débats ces dernières années. De nombreux commentateurs considèrent que les politiques dispendieuses de distribution de dividendes et de rachats d’actions qui bénéficient aux seuls actionnaires sont de nature à compromettre l’investissement et donc la croissance des entreprises. L’analyse du comportement des grands groupes cotés en France nuance fortement ce point de vue. On constate bien un basculement dans la répartition des gains au profit des actionnaires, mais il se fait surtout au détriment des créanciers, sans mettre véritablement en cause les ressources d’autofinancement. De fait, les directions d’entreprises cherchent à concilier les intérêts à court terme et à long terme des actionnaires, les premiers étant liés à la redistribution des bénéfices, les seconds à la croissance de l’entreprise. Et c’est surtout le poids de la contrainte de rentabilité qui pèse sur l’investissement, notamment à travers l’effet de levier fondé sur un écart entre le taux de rendement économique du capital et le taux d’intérêt à long terme. Dans ce contexte, la crise des subprimes risque de pénaliser plus encore l’investissement et au-delà la croissance des grandes entreprises.
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 | 0.002 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.042 | 0.005 |
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".