Évolution de la géographie décisionnelle au Canada : une analyse basée sur les activités de fusion et d'acquisition (F&A) entre 1994 et 2016
Bibliographic record
Abstract
Les fusions et acquisitions (F&A) représentent une stratégie de croissance externe qui passe par la prise de contrôle d’une autre entreprise afin de tirer des synergies. Bien que les effets dérivés deschangements de contrôle ne soient pas strictement négatifs et abordés dans le cadre du mémoire, il est indéniable que les F&A influencent la structure de la géographie de la prise de décision. Ainsi, on s’interroge sur la possible polarisation de transferts de contrôle entrepreneuriaux à faveur des villes de grande taille et le rôle joué par les villes de taille plus modeste. La présente recherche vise à analyser l’évolution des activités de F&A au Canada durant les deux dernières décennies dans le but d’évaluer l’impact de ces activités sur la concentration du pouvoir entrepreneurial. Le mémoire est composé de deux articles qui abordent le sujet. Le premier comprend l’ensemble de transactions domestiques et s’intéresse à la stabilité des transferts de contrôle entrepreneurial au fil du temps entre les entités spatialesau Canada. Le deuxième article divise les F&A selon une typologie sectorielle afin de vérifier si les secteurs d’activité économique affichent des schémas origine -destination de transferts de contrôle entrepreneurial différents au Canada. Une perspective relationnelle est utilisée pour répondre à ces objectifs. L’analyse de réseaux, un paradigme contextuel basé sur l’interaction, sert de pierre d’assise pour développer les analyses et tirer des conclusions. Les résultats indiquent qu’une forte concentration des transferts de contrôle se fait vers Toronto, Montréal, Vancouver et Calgary au fil du temps. L’écart en termes de taille et prestige entre les villes explique la structure des relations observées. Au niveau sectoriel, la relocalisation des centres de décisions du secteur primaire se démarque des autres secteurs. Il est possible d’identifier quelques villes de petite et moyenne taille qui se sont bien positionnées dans certains secteurs d’activité.
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 | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".