The science of governance: A blind spot of risk managers and corporate governance reform?
Notice bibliographique
Résumé
This paper identifies the science of governance as a crucial blind spot for risk managers, company directors, regulators and law makers. There is little evidence that law-makers, corporate governance reformers or risk managers apply the science of governance identified 60 years ago. As a result, there are no accepted criteria for identifying or measuring good or higher standards of corporate governance or identifying its relevance for managing risk. This paper identifies why the current top-down approach to governance and risk management is incompatible with the bottom-up approach found in biota to manage risk so as to sustain life in highly complex uncertain environments. A bottom-up approach allows investors and stakeholders to become co-regulators of the risks to which they are exposed. As the mission of regulators is to protect citizens, citizen involvement as co-regulators richly increases the ability of risk managers, directors, firms and their regulators to minimise the risk exposure of firms, their stakeholders and/or the financial system. The paper identifies the need for risk managers, company directors, regulators and law makers to acquire knowledge of how to apply the science of governance to manage risk on the most efficient and effective sustainable basis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,016 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,048 |
| Communication savante | 0,014 | 0,023 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».