Notice bibliographique
Résumé
Understanding corporate governance from an academic, practical, legislative, and social perspective has never been more important given the increasingly internationalized and financialized global economy. The global financial crisis of 2008 and resultant recession painfully evidence what many scholars have argued throughout the last century: in market-based economies, the economic and the social spheres remain inseparable. Today, such economies rest on the backs of publicly-traded corporations and understanding how such corporations are governed is the goal of this research effort. I argue that corporate governance is not a set of characteristics to be measured, modelled, and packaged as prescriptive principles but rather it is a series of exercises in decision-making across space and time rife with idiosyncrasies. As such, I present a novel corporate governance research agenda which focuses on the two pillars of decision-making, namely the environmental contexts within which the decision-making processes are embedded and the networks of agents involved in such processes. In a globalized economic setting, both the environmental contexts and the networks of agents readily transcend multiple social, cultural, and geo-political boundaries—resultantly, the research agenda I present is one predicated on the geography of governance. I apply my research agenda to the Canadian setting in efforts to demonstrate the utility of this research agenda while providing a better understanding of the Canadian model of corporate governance. This research is the first to systematically investigate the Canadian model of corporate governance and concludes that, contrary to predominant assumptions, there is no single harmonious national model but rather a mosaic of thirteen distinct provincial and territorial models which are asymmetrically linked by means of market actors and interactions and which exists in a temporary balance of parochial and cosmopolitan forces.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,011 |
| Communication savante | 0,011 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».