Les mécanismes de gouvernance liés au financement par le capital-risque : une perspective théorique
Bibliographic record
Abstract
La relation entre l’entrepreneur et l’investisseur est souvent abordée sous un cadre conflictuel basé sur l’asymétrie informationnelle et sur l’opportunisme potentiel des acteurs. Cependant, la pratique de financement par le capital-risque renferme des liens mitigés entre les capital-risqueurs et les entrepreneurs. Dans cette relation, les capital-risqueurs cherchent à orienter les projets financés vers des perspectives de réussite, tout en sécurisant leur fonds d’investissement par la négociation d’un ensemble de dispositions juridiques. De leur côté, les entrepreneurs s’efforcent de disposer d’une marge de manœuvre, tout en gardant une certaine confidentialité. Notre question de recherche porte sur les différents mécanismes de gouvernance qui peuvent encadrer la relation entre les capital-risqueurs et les entrepreneurs. Notre cadre théorique échafaude une double grille de lecture théorique en analysant cette relation selon les approches juridico-financière et cognitive de la gouvernance. Nos résultats montrent que les capital-risqueurs n’ont pas uniquement des impacts financiers, mais également des incidences organisationnelles et cognitives qui peuvent gouverner l’organisation interne de la société bénéficiaire. Le mode de gouvernance employé peut être influencé en grande partie par les caractéristiques individuelles, organisationnelles, institutionnelles et économiques des capital-risqueurs. De leur côté, les dirigeants des entreprises financées par le capital-risque peuvent avoir un comportement qui dépasse l’angle traditionnel de l’opportunisme dans lequel ils dissimulent leurs intérêts personnels pour qu’il soit générateur de ressources cognitives et contributeur à la création de valeur.
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 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.008 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.003 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".