Through the mud or in the boardroom: Examining activist types and their strategies in targeting firms for social change
Notice bibliographique
Résumé
Research summary : We examine the variety of activist groups and their tactics in demanding firms' social change. While extant work does not usually distinguish among activist types or their variety of tactics, we show that different activists (e.g., social movement organizations vs. religious groups and activist investors) rely on dissimilar tactics (e.g., boycotts and protests versus lawsuits and proxy votes). Further, we show how protests and boycotts drag companies “through the mud” with media attention, whereas lawsuits and proxy votes receive relatively little media attention yet may foster investor risk perceptions. This research presents a multifaceted view of activists and their tactics and suggests that this approach in examining activists and their tactics can extend what we know about how and why firms are targeted . Managerial summary : The purpose of this study was to examine how different types of activist groups behave differently when targeting firms for social change. We find that traditional activist groups rely on boycotts and protests, whereas religious groups and activist investors rely more on lawsuits and proxy votes. Additionally, we find that protests and boycotts are associated with greater media attention, whereas lawsuits and proxy votes are associated with investor perceptions of risk . Copyright © 2015 John Wiley & Sons, Ltd.
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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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».