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Record W2963752768 · doi:10.7202/1062127ar

La RSE comme vecteur de légitimité du repreneur externe d’une petite entreprise

2019· article· fr· W2963752768 on OpenAlexvenueno aff
Lyès Mazari, Sandrine Berger‐Douce, Bérangère Deschamps

Bibliographic record

VenueRevue internationale P M E Économie et gestion de la petite et moyenne entreprise · 2019
Typearticle
Languagefr
FieldBusiness, Management and Accounting
TopicFamily Business Performance and Succession
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesRepriseArtPhilosophyPolitical science

Abstract

fetched live from OpenAlex

La littérature s’accorde à reconnaître la criticité de la dimension humaine des opérations de reprise, notamment pendant la période suivant l’entrée en fonction du nouveau dirigeant. Celle-ci est marquée par le transfert de leadership du cédant au repreneur et représente une source de perturbations pour les salariés. À ce stade du processus de reprise, le besoin de légitimité pour le repreneur est maximal, car celle-ci garantit l’efficacité de son pouvoir (Boussaguet, 2012) et contribue à l’adhésion collective des membres de la petite entreprise reprise (De Freyman, Cullière et Boussaguet, 2018). Or, les travaux sur cette thématique demeurent rares et leur analyse ne permet pas de comprendre comment cette légitimité s’acquiert auprès des salariés. L’objectif de cet article consiste donc à contribuer à la connaissance sur les moyens à disposition du repreneur pour construire sa légitimité. En se fondant sur neuf études de cas de petites entreprises engagées dans la RSE, les résultats obtenus proposent la démarche RSE du repreneur comme une posture managériale favorisant sa légitimation auprès de ses salariés. Les pratiques managériales du repreneur sont alors orientées vers plus d’équité et lui offrent l’occasion de construire un projet de reprise autour d’un ensemble de valeurs appréciées par les salariés.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.007
metaresearch head score (Gemma)0.020
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.032
Threshold uncertainty score0.108

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0070.020
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.001
Bibliometrics0.0020.002
Science and technology studies0.0050.015
Scholarly communication0.0130.011
Open science0.0010.006
Research integrity0.0030.004
Insufficient payload (model declined to judge)0.0320.004

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.

Opus teacher head0.016
GPT teacher head0.237
Teacher spread0.221 · 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; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
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

Citations6
Published2019
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