MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2015414145 · doi:10.4236/blr.2010.11001

Managing Ethical Risks and Crises: Beyond Legal Compliance

2010· article· en· W2015414145 sur OpenAlex
Diane Huberman Arnold, Keith Arnold, Vanessa J. Arnold

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueBeijing Law Review · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueRegulation and Compliance Studies
Établissements canadiensEmily Carr University of Art and DesignUniversity of OttawaCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCompliance (psychology)BusinessPolitical scienceEngineering ethicsRisk analysis (engineering)PsychologySocial psychologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recent interest in culture stems from its power to explain corporate and organizational failures. Such failures are both internal and external: accounting fraud, management misconduct, harassment and bullying in the workplace, racism, sexism, environmental issues, and health and safety concerns. Current theory holds that these failures are to be explained partly by the particular, poor organizational culture and unhealthy climate, poor leadership, and by the misdeeds of a few bad apples. When economic conditions are negative, organizations look to legislation, regulations, and codes, to reform their culture, and manage the risks of organizational failure. Both the compliance strategy, demanding obedience to laws, regulations and codes, and the integrity or values strategy, focusing on ethics training, education, tone at the top, and the hiring of employees with integrity and values, are the mainstay of recent legislation and regulations in North America and the European Union. We criticize the reliance on legislation, regulations and codes, the focus of a compliance solution which we find inadequate, ineffective, and unenforceable. We suggest reliance on a front-end, proactive and preventive program of best, precautionary practices, will better meet the challenge, in prosperity or poverty, of setting corporate culture on the right track.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,972
Score d'incertitude au seuil0,583

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,100
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,244 · 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