Détresse financière et performance au sein des PME familiales
Bibliographic record
Abstract
La majorité des études traitant des entreprises familiales se sont principalement focalisées sur les facteurs clés du succès de ce type d’organisations, délaissant ainsi la problématique de la défaillance financière dans ce contexte particulier. En s’appuyant sur le cadre théorique du patrimoine socioémotionnel, cette recherche tente de combler le manque de réflexion à ce sujet en examinant si le degré d’exposition à une situation de détresse financière est dépendant du caractère familial d’une PME et comment l’exposition à une telle situation permet d’expliquer les différences de performance entre les PME familiales et non familiales. Les résultats obtenus sur la base d’un échantillon de 246 PME belges démontrent que les PME familiales sont plus susceptibles d’être exposées à une situation de détresse financière. De plus, les PME familiales performent mieux que leurs homologues non familiales lorsqu’elles sont en situation de détresse financière alors qu’elles présentent les plus faibles niveaux de performance lorsqu’elles sont financièrement saines.
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 | 0.001 | 0.005 |
| 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 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".