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Record W2957626839 · doi:10.7202/1062126ar

La complexification des systèmes budgétaires comme signe d’universalisme des systèmes de contrôle ? Le cas des PME tunisiennes

2019· article· fr· W2957626839 on OpenAlexvenueno aff
Zouhour Ben Hamadi, Philippe Chapellier, Yves Dupuy

Bibliographic record

VenueRevue internationale P M E Économie et gestion de la petite et moyenne entreprise · 2019
Typearticle
Languagefr
FieldBusiness, Management and Accounting
TopicAccounting and Organizational Management
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceHumanitiesPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

L’objectif de cet article est de déterminer dans quelle mesure les caractéristiques des systèmes budgétaires sont liées à des contingences spécifiées, ou à l’opposé, à des habitudes managériales universelles plus ou moins directement héritées ou imitées. Un contexte d’étude spécifique est choisi, celui des PME tunisiennes. L’analyse typologique effectuée sur un échantillon de 116 dirigeants de ces PME permet d’identifier, dans le contexte considéré, quatre types de systèmes budgétaires. L’analyse multivariée montre que des dirigeants aux profils différents et qui évoluent dans des environnements différents, disposent et utilisent des systèmes budgétaires différents mais ce travail montre en même temps, et de façon semble-t-il, paradoxale, l’existence d’habitudes managériales d’apparence universaliste. Ces dernières peuvent ainsi être analysées comme le fruit de pratiques isomorphes liées à la formation des dirigeants, laquelle pousserait à l’adoption de démarches analogues telles qu’enseignées dans les universités ou les écoles de commerce.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.003
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Scholarly communication, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.288
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.001
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.000
Science and technology studies0.0000.001
Scholarly communication0.0010.003
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.001

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.

Opus teacher head0.022
GPT teacher head0.239
Teacher spread0.217 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations2
Published2019
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