Not All Sparks Light a Fire: Stakeholder and Shareholder Reactions to Critical Events in Contested Markets
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.
Notice bibliographique
Résumé
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.
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 | 0,002 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| 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 découle