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Enregistrement W2918402301 · doi:10.1111/rego.12241

Transparency in transnational governance: The determinants of information disclosure of voluntary sustainability programs

2019· article· en· W2918402301 sur OpenAlexaff
Philip Schleifer, Matteo Fiorini, Graeme Auld

Notice bibliographique

RevueRegulation & Governance · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiquePolitical Influence and Corporate Strategies
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesEuropean University Institute
Mots-clésTransparency (behavior)AccountabilityCivil societyCorporate governanceSustainabilityNormativeAccountingPoliticsBusinessSustainability reportingPolitical sciencePublic relationsPublic administrationLawFinanceCorporate social responsibility

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The rise of “new” transnational governance has intensified debates about a lack of accountability in global politics. Reviewing the mechanisms through which transparency can foster accountability beyond the state, this article explores the determinants of information disclosure in the field of transnational sustainability governance. Examining the institutional design of 113 voluntary sustainability programs, we find a positive correlation between the involvement of public actors and information disclosure. In contrast, the role of civil society is more ambiguous. There is no statistical support for arguments linking non‐governmental organization participation to increased transparency. At the same time, our analysis reveals a robust correlation between civil society‐led metagovernance and information disclosure. Moreover, we find that crowding has a negative effect on transparency, whereas normative peer pressures have no influence. At a broader level, the analysis reveals a lack of “deep transparency” among transnational sustainability governors. This limits the scope for transparency‐induced accountability in this policy domain.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,088
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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,057

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,088
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,213 · 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

Citations59
Publié2019
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Résumé présentoui

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