Une vision élargie de la gouvernance au service de la croissance des entreprises innovantes1
Bibliographic record
Abstract
Les entreprises innovantes de croissance sont connues pour représenter un fort atout pour le développement d’une économie, grâce au vivier de croissance, d’emplois et d’innovation qu’elles apportent. Cependant, malgré leur important potentiel, on observe une forte hétérogénéité de croissance entre ces entreprises. En opérationnalisant un métamodèle de la gouvernance proposé par Wirtz (2011), nous cherchons à mieux comprendre les relations entre la vision plus ou moins coercitive ou cognitive qu’ont les dirigeants de la gouvernance, les mécanismes de gouvernance qu’ils mettent effectivement en oeuvre et la croissance de leur entreprise. Grâce aux réponses de 253 dirigeants d’entreprises innovantes de croissance, nous montrons que les chefs d’entreprise peuvent avoir trois visions de la gouvernance – cognitive, coercitive managériale et coercitive financière – qui sont liées à la mise en place de certains mécanismes spécifiques (conseil d’administration, équipe de direction, présence d’investisseurs en capital), eux-mêmes à l’origine d’une croissance plus ou moins forte au sein de leur 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 | 0.005 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.011 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.003 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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; 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".