Notice bibliographique
Résumé
Purpose The concept of “value network” makes clear that the mission of business corporations cannot be isolated from three basic elements: making profits, responding to customers' needs, reacting to competitors. Too often, value networks are seen as neutral factors in the way corporate crimes are committed. Value networks are usually considered as morally neutral conditioning factors, while it is not the case. The purpose of this paper is to explain how value networks should be closely linked to any crime prevention system. Design/methodology/approach Christensen's notion of value networks will be used in order to see if corporate crimes constitute a dysfunction of value networks. The most important “traditional” antecedents of corporate crime will be analyzed. Findings Both financial performance and growth rate are reflecting a deep concern for profitability. The level of market concentration not only reveals the structure of the market itself but also the way competitors react one to each other (particularly, through mergers and acquisitions). In both cases, what is unveiled is the capacity of value networks to enhance ethical as well as unethical practices. The way competitors react one to another, as component of the industry concentration, actually reveals how value networks are morally unsettled when such reaction could influence organizations to commit corporate crimes. Originality/value The originality of this paper is to reveal how changing corporate culture could redefine the moral boundaries of value networks within the organization.
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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 | 0,006 | 0,006 |
| 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 ».