Alcan et Pechiney : une comparaison des processus de multinationalisation en période de croissance instable des marchés (de 1971 à la première moitié des années 1990)
Bibliographic record
Abstract
À partir des années 1970, le marché de l’aluminium connaît d’importantes mutations sous l’effet de la fin des oligopoles et d’une prise de pouvoir par les consommateurs avec la cotation du métal léger au LME. Cette transformation en profondeur de l’environnement économique allait bouleverser le paysage industriel de ce secteur, entraînant une vague de fusions-acquisitions entre producteurs. C’est ainsi qu’en 2003, le canadien Alcan prend le contrôle du n° 1 français de l’aluminium, Pechiney. Cette étude propose de retracer le parcours de ces deux entreprises face à l’internationalisation des marchés afin de comprendre les raisons qui ont amené la fin du champion national Pechiney, absorbé par son concurrent nord-américain. En fait, très tôt, les dés sont jetés. Dès les années 1950, Alcan avait mis en place une stratégie à l’international ambitieuse et performante, fondée sur la diversification vers l’aval et une présence sur les principaux marchés notamment en Europe. Cette physionomie allait lui permettre d’aborder sans trop de grandes difficultés l’instabilité du marché de l’aluminium des années 1970-1980. Or il n’en fut pas de même pour Pechiney.
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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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| 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) | 0.004 | 0.000 |
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".