The ‘Governance Gap’, or missing links in transnational chains of accountability for extractive industry investment
Notice bibliographique
Résumé
This article seeks to address the urgent need for emerging-market economies to more firmly tackle the corporate social responsibility (CSR) of their overseas enterprises in Africa. Focusing on Africa's mining sector, it analyses complementarities among: international guidelines for multinational enterprises (Section 2); domestic management norms from countries of origin (Section 3); and African countries’ legal frameworks for CSR (Section 4). Three emerging-market countries are investigated (China, India and South Africa), while Canada -- a ‘traditional’ investor long engaged in mining in Africa -- is used as a ‘benchmark’ for assessing whether the CSR characteristics of emerging-market companies differ from those of more ‘experienced’ investors. The article has two aims. First, to build toward a framework that could help emerging-market investors engage in mutual learning and systemize their CSR approaches in accordance with African host government requirements. And secondly, to shed light on the chains of accountability stretching from governing bodies in countries of origin, to company operations in Africa. This analysis reveals a clear ‘governance gap’ between CSR constraints imposed on companies operating within their countries of origin, and the more lenient standards to which companies investing overseas are held. Section 5 and the Conclusion investigate mechanisms for bridging this ‘gap’.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».