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Record W3154721776 · doi:10.82308/49306

A businessman's risk: the construction of venture capital at the center of U.S. high technology

2020· article· en· W3154721776 on OpenAlexfundno aff
Molly Sauter

Bibliographic record

VenueeScholarship@McGill (McGill) · 2020
Typearticle
Languageen
FieldBusiness, Management and Accounting
TopicPrivate Equity and Venture Capital
Canadian institutionsnot available
FundersMcGill UniversityWorld Bank Group
KeywordsVenture capitalBusinessCenter (category theory)Capital (architecture)FinanceManagementEconomicsArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

A Businessman's Risk: The Construction of Venture Capital at the Center of U.S. High Technology (« Le risque de l'homme d'affaires: La construction du capital de risque au centre du secteur de la haute technologie aux États-Unis ») étudie un moment clé qui a été négligé dans l'historiographie du développement des liens entre le secteur de la haute technologie et celui de la finance aux États-Unis. En 1976, la Small Business Administration (l'administration des petites entreprises) a mis en place un groupe de travail chargé de se pencher sur le capital de risque et les capitaux propres pour les petites entreprises (le Task Force on Venture and Equity Capital for Small Business). Dirigé par William J. Casey – avocat en droit des affaires expérimenté et futur directeur de la CIA – ce comité a exercé une influence énorme sur l'évolution du capital de risque moderne et son association avec le secteur de la haute technologie. Cette thèse constitue une micro-histoire de cette influence.Il s'agit d'une étude des orientations recommandées par le groupe de travail dans son rapport, publié en 1977. Ces réformes ont été au centre de l'établissement du secteur du capital de risque contemporain. Parmi elles, on trouve des modifications du principe de gestion prudente tel que l'appliquait aux caisses de retraite l'acte ERISA (Employee Retirement Income Security Act, 1974). En plus, le groupe a suggéré des changements aux règles 144 et 146 de la Securities and Exchange Commission, qui régissaient l'investissement dans le capital-actions. La thèse examine également le rôle que le rapport du groupe de travail a joué dans l'élaboration de la figure du capital-risqueur. Ce rapport en faisait un acteur clé dans le secteur de la haute technologie, ainsi normalisant ses activités financières aux yeux des décideurs politiques, des hommes d'affaires et du grand public. Le groupe de travail a donc été un élément moteur dans la promotion du discours d'affaires associé au capital-risqueur. Ce discours s'est imposé comme le récit dominant de l'évolution des firmes de haute technologie et du rôle du capital-risqueur dans l'histoire des affaires aux États-Unis. La prédominance de ce discours s'est consolidée par deux voies: la citation généralisée – dans les journaux et les publications professionnelles ainsi que lors d'audiences gouvernementales relatives à divers enjeux – des conclusions du rapport du groupe de travail; et le développement d'un modèle d'affaires qui plaçait le capital-risqueur et ses pratiques au centre de la réussite d'une firme.Cette thèse offre une explication empirique et historique du développement du modèle de financement par capital de risque afin de dénaturaliser celui-ci et l'idéologie qui y est associée et qui prône la croissance explosive, la domination du marché par « disruption » et la réussite financiarisée. Une telle explication historique nous permet de formuler trois conclusions. Premièrement, la valorisation du capital de risque s'est faite au moyen d'événements, d'actions et d'individus repérables. Deuxièmement, la plupart de ces acteurs était des financiers ou des bureaucrates expérimentés qui se trouvaient sur la côte est des États-Unis. Troisièmement, plutôt qu'au développement du secteur de la haute technologie en lui-même, ceux-ci s'intéressaient d'abord à la mécanique et à la promotion de la déréglementation et de la financiarisation comme des projets de politique ayant des fins néolibérales reconnaissables

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)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Theoretical or conceptual · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.681
Threshold uncertainty score0.818

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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.

Opus teacher head0.011
GPT teacher head0.187
Teacher spread0.176 · 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 teacher head, not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designTheoretical or conceptual
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

Citations1
Published2020
Admission routes1
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