Shapeholders: managing them as allies, partners and significant constituents
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The authors review the concept of building relationships with Shapeholders,: a broad group of players that have no financial stake in the company yet can substantively influence it. The process for doing this is the subject of a new book by Mark Kennedy, Shapeholders: Business success in the age of social activism. Design/methodology/approach The authors examine Mark Kennedy’s framework for managing the firm’s shapeholders, a model composed of seven basic steps (7A’s): Align with a purpose, Anticipate, Assess, Avert, Acquiesce, Advance common interests, and Assemble to win. Findings Managing corporate reputation in alliance with enlightened shapeholders is a potential defense against self-aggrandizing schemes to wantonly maximize shareholder value in the short run. Practical implications Managing shapeholders is part of the messy democratic process that works when power is apportioned fairly among those affected by a firm’s decisions, and this process underpins the winning business models of true market leaders. Social implications Stakeholders previously discredited as mere “mosquitos” have gained new power, particularly when their legitimate concerns and unfair treatment resonate with the interests of a significant segment of the public and influential shapeholders. Originality/value Shapeholders can create enormous opportunities for smart managers capable of effectively engaging with them.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,022 |
| Communication savante | 0,011 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».