La succession du chef d'entreprise dans les petites et moyennes entreprises
Bibliographic record
Abstract
Le problème de la succession du chef d'entreprise prend un relief particulier dans les petites et moyennes entreprises. Il recouvre en effet toute la question de la formation professionnelle et de l'épanouissement personnel des futurs chefs d'entreprise; il inclut la question de la collaboration et de l'opposition entre chefs d'entreprise de générations différentes et pose, avec dix ans d'avance, tout le problème de l'avenir de l'entreprise. On peut donc, en conséquence, considérer ce vaste problème comme la jonction de plusieurs routes, comme la synthèse de beaucoup de problèmes divergents. Mais ce n'est pas à ce caractère composite que le problèmede la succession dans les petites et moyennes entreprisesdoit son principal intérêt; il le doit à sa nouveauté,car, jusqu'à présent, ce problème n'a pas été étudié, sinontrès peu et en tout cas jamais systématiquement. On ne sepose en général la question que lorsqu'il est trop tard pourla résoudre efficacement et judicieusement. C'est à causede cette négligence que tant de petites et moyennes entreprisesressemblent si fort à des organismes sous-dévéloppéset sous-alimentés.
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 | 0.007 | 0.014 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.018 | 0.013 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.009 |
| Open science | 0.003 | 0.006 |
| Research integrity | 0.005 | 0.007 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.028 | 0.004 |
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".