Essai typologique du sens et des causes du suicide des dirigeants-propriétaires de PME en France et en Italie1
Bibliographic record
Abstract
Basé sur une étude de cas multiples, cet article porte sur le suicide des dirigeants de PME, un sujet tabou et quasi inexploré par les spécialistes de la PME et de l’entrepreneuriat. Plus précisément, il tente de comprendre le sens et les causes du geste suicidaire chez les dirigeants d’entreprise en mobilisant un double cadre d’analyse : la typologie du suicide du sociologue Baechler (1975) et les stresseurs de l’activité entrepreneuriale de Lechat et Torrès (2016a, 2016b, 2017). Pour cela, l’article propose une démarche méthodologique inédite sur la base de données secondaires portant sur 25 cas concrets de suicide survenus en France et en Italie. Les résultats mettent en lumière le rôle prédominant du surendettement dans les causes profondes qui conduisent les dirigeants à mettre fin à leurs jours. Cependant, tous ne vivent pas la situation de la même façon et ne donnent donc pas le même sens à leur geste suicidaire. Ainsi, différents types de suicides propres aux dirigeants de PME ont été répertoriés au travers de la typologie de Baechler.
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 | 0.005 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.007 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".