La faillite, le commerce et le crédit dans le district judiciaire de Québec entre 1885 et 1920
Bibliographic record
Abstract
Cette thèse se veut une contribution à l'avancement des connaissances sur l'activité économique de la région de Québec au tournant du XXe siècle. Elle prend son origine dans l'analyse d'une situation à laquelle font face plusieurs industriels et commerçants : la faillite. Le but de la thèse est d'abord d'identifier les principaux facteurs qui entraînent les faillites des industriels et commerçants du district judiciaire de Québec entre 1885 et 1920 mais également de circonscrire l'organisation du crédit et les mécanismes des échanges commerciaux et de faire ressortir de nouvelles réalités propres à l'activité économique de la région de Québec. Pour ce faire, nous avons analysé principalement les dossiers de faillites de la Cour supérieure, les annuaires de l'agence Bradstreet & Company et les différents journaux de l'époque pour tracer un portrait non seulement des faillis mais également de l'ensemble de l'activité économique. Cette thèse est donc plus une étude de l'économie à travers la question de la faillite qu'une étude judiciaire de la faillite. L'analyse des données a permis de constater que dans l'ensemble, le flux des faillites coïncide rarement avec les cycles économiques québécois et canadien de la période. D'autre part, la distribution des faillites par secteurs d'activité se modèle plutôt sur la nouvelle orientation économique qu'a prise la région de Québec à partir de la seconde moitié du XIXe siècle : peu de grandes industries, à l'exception de la chaussure et du cuir et une multitude de commerces de détail. En outre, l'étude des créanciers met en évidence la prépondérance de la ville de Québec comme source de crédit pour tout le district, principalement de la part des grossistes qui en plus s'impliquent dans le règlement judiciaire des faillites. La part de la ville de Montréal démontre l'influence de ce centre sur la région car elle fournit environ le cinquième du crédit total. Pour leur part, les institutions financières, à l'exception de la Banque Nationale, s'impliquent peu dans le financement des entreprises en faillite. Le manque de capital qui provoque les faillites est causé par des facteurs internes et externes, parmi lesquels se retrouvent l'endettement, le crédit accordé à la clientèle et l'inexpérience dans les affaires. Enfin, on s'aperçoit que bon nombre de faillis continuent leur commerce une fois les procédures judiciaires terminées, comme quoi il y a une vie après la faillite.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 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".