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Enregistrement W2529640113 · doi:10.1177/0001839216687743

Not All Sparks Light a Fire: Stakeholder and Shareholder Reactions to Critical Events in Contested Markets

2017· article· en· W2529640113 sur OpenAlexaboutno aff
Sinziana Dorobantu, Witold J. Henisz, Lite Nartey

Notice bibliographique

RevueAdministrative Science Quarterly · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCorporate Social Responsibility Reporting
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Science Foundation
Mots-clésShareholderStakeholderBusinessOpposition (politics)PoliticsCorporate social responsibilityCorporate governanceEvent studyStakeholder engagementShareholder valueCritical mass (sociodynamics)Stakeholder theoryStakeholder analysisPublic relationsEconomicsAccountingFinancePolitical scienceMicroeconomicsLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper examines when and how a critical mass of social and political stakeholders mobilizes against a corporate organization and the impact of such mobilization on the organization’s market value. Our study employs a dataset of more than 51,000 media-reported events describing the interactions among almost 2,300 political, social, and economic stakeholders and 19 gold-mining firms trading on the Toronto Stock Exchange and operating mines in emerging markets around the world. We first examine the conditions and dynamics that explain whether an isolated, stakeholder-initiated negative statement or action—a “spark” or critical event—goes unnoticed or escalates into a cascade of stakeholder reactions targeting the firm. Second, we examine whether such sparks and the ensuing cascades of stakeholder reactions affect shareholders’ valuation of the firm. We argue and show empirically that both stakeholders’ and shareholders’ reactions following critical events are largely influenced by stakeholders’ prior beliefs about the target organization and by peer stakeholders’ reactions to the critical event. Stakeholders with positive beliefs about the firm before the critical event mobilize to defend it, and those with negative prior beliefs reinforce their opposition. Shareholders also take note of the other stakeholders’ prior beliefs and react negatively to critical events if the firm has a history of conflict with its stakeholders. Thus unconnected or loosely connected stakeholders who reveal their beliefs about a firm through public statements and actions influence each other’s reactions to critical events and shareholders’ assessments of the firm’s value.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,137
Tête enseignante GPT0,369
Écart entre enseignants0,232 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations162
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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