Divided We Stand: The Policy Bifurcation of Fields in the Aftermath of Critical Events
Notice bibliographique
Résumé
The growing literature on fields and especially on field-configuring events have drawn attention to significant discontinuities in firm-level corporate social responsibility (CSR). It also revealed how exposure to, versus protection from, specific events yield different firm-level responses and therefore introduces substantial and sometimes persistent heterogeneity within initially homogeneous fields. We borrow and blend arguments from the literature on attention to theorize how changes in policy following particularly vivid or traumatic events like the Fukushima nuclear accident divide previously undifferentiated fields. We theorize that policy changes act as attention cues that heighten and/or hasten firms’ CSR efforts. We test these hypotheses using a difference-in-differences approach for two parallel natural experiments of that matched 206 firms from jurisdictions where nuclear policy changed in the immediate aftermath of the Fukushima event with peers operating in settings where national governments either withheld their prior policies (Experiment A) or had a moratorium already in place (Experiment B). Our results show robust field bifurcation effects of policy change for three out of four aspects of CSR. Firms respond to critical events not only by adopting policy-related initiatives but also by investing in types of CSR that are more versatile and apply beyond these critical events. Taken together our results suggest by accentuating CSR efforts by firms only in specific jurisdictions, policy changes bifurcate who responds, when, and how, thus introducing significant firm-level discontinuities and field-level heterogeneity in the aftermath of natural and man-made disasters.
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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 | 0,002 | 0,011 |
| 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 | 0,004 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 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 ».