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Enregistrement W2970078580 · doi:10.1017/eso.2019.25

This Thing Called Goodwill: The Reynolds Metals Company and Political Networking in Wartime America

2019· article· en· W2970078580 sur OpenAlexaboutno aff
Andrew Perchard

Notice bibliographique

RevueEnterprise & Society · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiquePolitical Influence and Corporate Strategies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPoliticsContext (archaeology)LawState (computer science)Political scienceSociologyPolitical economyHistory

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article examines the Reynolds Metals Company’s political networking activities in Washington, D.C., and the state capitals of the U.S. South in the 1940s and 1950s. It argues that Reynolds’ astute recruitment of senior staff from federal and state governments, its adept building of elite networks in the legislative and executive branches, its judicious espousing of key political rhetoric (antitrust, regional development, national security), as well as its nurturing of Democratic circles in the South were crucial to their attainment of competitive advantage. This saw the company rise from being a new entrant in the U.S. primary aluminum production during World War II to the second-largest national producer by 1946 and a major global player by the mid-1950s. This same political networking was critical in maintaining that advantage after World War II in the face of competition from the Aluminum Company of America and the Canadian multinational Aluminium Company of Canada. Both “wartime” (covering the period from World War II and into the Cold War) and the legacy of government intervention (from the early twentieth century until the 1960s, including the New Deal) provided a fertile context for RMC’s business strategy. The company’s success owed much to founder Richard S. Reynolds Sr.’s acumen in hiring the right people, creating or joining the right networks, having the right social capital, as well as his experiences and connections accrued from working with his uncle, the noted tobacco magnate R. J. Reynolds. The article offers insights into the nature of U.S. business–government relations.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,045

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0100,007
Communication savante0,0080,008
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,222 · 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'étudeQualitatif
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

Citations10
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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