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Record W7104462436 · doi:10.71781/8361

Économie de la réputation commerciale. Une histoire du crédit marchand à Montréal au 19e siècle

2021· dissertation· fr· W7104462436 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2021
Typedissertation
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicCanadian Identity and History
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsWestern europeSecret ballotEthnic community

Abstract

fetched live from OpenAlex

Cette thèse examine les dossiers de crédit produits entre 1847 et 1872 par la succursale montréalaise de la Mercantile Agency, l’une des plus célèbres et puissantes agences d’évaluation de crédit en Amérique du Nord au 19e siècle. Le 19e siècle est notamment caractérisé par l’accélération de la commercialisation transatlantique. Montréal étant située géographiquement plus ou moins entre la Grande-Bretagne et les États-Unis, elle est au coeur des transformations économiques. Les institutions légales, commerciales et financières de la métropole doivent s’ajuster au contexte généralement associé à l’entrée dans le capitalisme. Le climat économique bouillonnant force effectivement les gouvernements à faire adopter des lois sur les faillites pour amoindrir les effets négatifs des créances irrécouvrables et pour encourager et soutenir la diffusion du crédit commercial. Plusieurs raisons, liées par exemple aux problèmes d’accessibilité, à la complexité et aux coûts engendrés par les procédures, font en sorte que les lois sont pourtant, aux yeux de la communauté marchande qui bénéficie des législations, inaptes à garantir pleinement le recouvrement du crédit. La thèse soutient que les agences d’évaluations constituent une réponse des gens d’affaires aux problèmes de l’asymétrie d’information que les gouvernements n’ont pas été en mesure de régler par la législation. Les agences établissent une forme d’autorégulation du crédit marchand. Elles proposent une estimation des risques que pose un potentiel débiteur. Pour conduire leur expertise, les enquêtes de crédit ont pour méthode de recueillir puis de faire une synthèse de l’opinion publique commerciale. Elles traduisent textuellement ce qui se dit sur les commerçants qui font l’objet d’une enquête. Les bureaux de crédit organisent, gèrent et diffusent à son réseau d’abonnés la réputation des commerçants qu’elle évalue. Ce système mène à la création d’une économie des réputations. À l’intérieur de cette structure, les réputations retranscrites dans les dossiers de crédits prescrivent les conditions d’emprunt aux yeux des créditeurs qui souscrivent aux services offerts par la Mercantile Agency. L’analyse, qui s’appuie sur les postulats de la « nouvelle histoire du capitalisme », explore cette économie des réputations construites par les agences qui influence les relations de crédits entre les prêteurs et l’emprunteur. Les dossiers de crédit conçoivent une forme de savoir qui a l’ambition d’avantager les conditions d’asymétrie de l’information en faveur des créditeurs. Dans les dossiers de crédit de cette époque, la réputation traduit donc le degré de solvabilité. Les différents chapitres décortiquent les modalités de cette forme d’organisations des réputations, les variables évoquées dans les évaluations, les principes et les vertus définissant la réputation commerciale et les tensions qui découlent de cet encadrement pionnier du crédit marchand.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.092
Threshold uncertainty score0.356

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.004
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0040.005
Science and technology studies0.0050.009
Scholarly communication0.0080.003
Open science0.0010.002
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0190.001

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.

Opus teacher head0.005
GPT teacher head0.170
Teacher spread0.165 · 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 source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designQualitative
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".

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Published2021
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