MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1588355676

Corporate Reputation: Is Your Most Strategic Asset at Risk?

2012· preprint· en· W1588355676 sur OpenAlexaffabout
Nathalie de Marcellis-Warin, Serban Teodoresco

Notice bibliographique

RevueRePEc: Research Papers in Economics · 2012
Typepreprint
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCorporate Identity and Reputation
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReputationIntangible assetBusinessAsset (computer security)Value (mathematics)MarketingAccountingFinancePolitical science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Corporate reputation is increasingly identified as the most important strategic asset in value creation for a company. Scholarly interest in the concept of corporate reputation has led to a five-fold increase in the number of peer-reviewed articles and studies over the past decade (Barnett et al., 2006). Yet, there is no commonly accepted definition. We propose a definition of corporate reputation based on a number of academic sources as well as work by practitioners. Corporate reputation is an intangible asset that is built up over time and represents the value and trust that stakeholders have for the company. It is a key asset, which favours the achievement of strategic objectives such as value creation, profitable growth, and sustainable competitive advantage. Companies' reputations are more vulnerable than ever today because of globalization, increasing business complexity, economic and financial turbulence, the exponential growth of social media, and the speed of the news cycle. These factors can provoke difficult to predict crises which can destroy even the most carefully built reputations. Recently, both corporate board members and risk management professionals identified risk to reputation as the number one risk facing companies (EisnerAmper, 2011; Economist Intelligence Unit, 2005). We are all aware of crises that have severely damaged well established corporate reputations, causing at the same time a dramatic loss of stock market value. One example is Canada's largest, most prestigious tech company, Research In Motion. RIM began 2011 as Canada's fifth most admired company in ratings established by Canadian Business magazine and the Reputation Institute (Canadian Business, May 19, 2011). Then, a failed product launch and a disastrous loss of service to millions of Blackberry users set the company on a steep slide in value. The loss of trust in RIM intensified when company executives waited three days before offering a public explanation and apology for the loss of service. RIM shares dropped 75 percent in value between March and December of 2011 (Canadian Business, January 19, 2012). A more recent case, in February 2012, is that of Canada's most respected engineering firm SNC-Lavalin, which has seen its shares drop by over 20 percent due to issues of questionable expenses. This report combines the authors' exploratory study of Quebec's top companies with the review of most of the current studies and research on corporate reputation published over the last 12 years. Our Quebec survey shows that only half the companies surveyed recognize the importance of reputation. None appear to be managing reputation in a proactive way. CIRANO and Preventa will introduce a framework and processes to improve the way organizations manage their most valuable asset. This report provides a road map for companies to make the transition from reactive management to proactive management of reputation.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0040,008
Communication savante0,0170,014
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0040,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,004

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.

Tête enseignante Opus0,104
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,204 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations18
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueRePEc: Research Papers in EconomicsMême sujetCorporate Identity and ReputationTravaux en français237 207