Les gestionnaires français et l’organisation de l’économie financière pendant les années 1970-1980
Bibliographic record
Abstract
Cet article analyse un aspect très peu étudié de l’histoire de la pensée managériale en France : le rôle des gestionnaires français dans l’organisation de l’économie financière pendant les années 1970-1980. Si les fondements de l’économie financière ont été posés par des économistes américains dans les années 1960 et 1970, ces idées ont été introduites en France entre la seconde moitié des années 1970 et le début des années 1980 principalement par des gestionnaires français formés au Canada et aux États-Unis. Cet article expose de quelle manière ces gestionnaires ont introduit et structuré ce domaine en France tant au niveau scientifique que pratique. Outre l’analyse de publications et d’archives, cet article s’appuie sur des informations collectées par un sondage et des entrevues auprès des principaux acteurs français de cette période. Il utilise également une base de données originale construite à partir des documents de travail du Centre d’Enseignement Supérieur des Affaires, et des données statistiques originales compilées à partir de documents de l’ European Institute for Advanced Studies in Management . Cet article présente trois principaux résultats. Premièrement, les gestionnaires français ont bénéficié d’un contexte favorable pour introduire la recherche en économie financière. Deuxièmement, à cette époque les contributions des gestionnaires français consistent principalement en une application des modèles américains de la finance de marché « mainstream » aux données françaises grâce à la création de bases de données informatiques. Troisièmement, les gestionnaires français ont largement contribué à la performativité de l’économie financière en France.
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 | 0.002 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".