Bibliographic record
Abstract
Le sujet de la relève est d'une actualité criante au Québec où plus de 56% des entreprises doivent faire face à cette question dans les cinq à dix ans à venir. Plus de 69% des entrepreneurs veulent que l'entreprise reste dans la famille, mais ne savent pas toujours comment préparer avec succès la relève. Ce livre dévoile les secrets d'une succession réussie. Comme la préparation à la succession est une procédure à long terme, le livre résume de façon simple et facile à comprendre les étapes pour mieux préparer ce processus et pour assurer ainsi la continuité d'une entreprise familiale. Des entrepreneurs québécois décrivent comment ils ont vécu la préparation de la relève ; ils nous parlent ouvertement des obstacles à éviter et des failles à prévoir. Les neuf études de cas couvrent des situations différentes, comme le passage de la première à la deuxième ou de la deuxième à la troisième génération ou encore le transfert tardif, voire la relève non familiale. Les études de cas permettent à tout entrepreneur et à toute personne étudiant les PME de trouver des réponses et des outils concrets indispensables à la relève dans le milieu familial. Avec des sondages à l'appui sur la situation de l'entreprise familiale au Québec, les auteurs discutent en détail de moyens pratiques, par exemple le conseil de famille. Un manuel indispensable pour tout entrepreneur !
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 | 0.003 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.005 |
| Open science | 0.002 | 0.006 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.194 | 0.092 |
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".