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Enregistrement W3000196500

A la rescousse des champions nationaux : le pouvoir politique des entreprises et la refonte du régime global de lutte contre la corruption

2020· article· fr· W3000196500 sur OpenAlexaboutno aff
Denis Saint‐Martin

Notice bibliographique

RevueSPIRE (Sciences Po) · 2020
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Sciences and Governance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceHumanitiesArt
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Le bruit médiatique autour des multinationales visées par la corruption affaiblit-il la capacité de leurs dirigeants à obtenir des gouvernements des décisions conformes à leurs préférences ? Pour répondre à cette question, cet article entreprend une comparaison intra-cas se déroulant au Québec et au Canada entre 2011 et 2018, et portant sur : les enquêtes et accusations de corruption touchant la multinationale du génie-conseil, SNC Lavalin; la couverture de ces événements dans la presse écrite, et les nouvelles règles de lutte à la corruption d'entreprise adoptées durant cette période par les gouvernements provincial et fédéral. Durant ces années, et malgré les mauvaises nouvelles concernant SNC Lavalin, les gouvernements provincial et fédéral ont pris des décisions permettant à la firme d'éviter une reconnaissance de culpabilité civile et criminelle, et de préserver ses contrats publics. \nPour expliquer ces résultats, l'hypothèse du nationalisme économique comme "cadre" est mise de l'avant. Lorsque les sanctions pour punir les entreprises touchées par la corruption sont définies (framed) comme des coûts qui menacent l'économie nationale ou du pays, le bruit autour des scandales de corruption importe peu. Il est neutralisé par le nationalisme économique, que les dirigeants de firmes mobilisent pour construire des coalitions de soutien en faveur de politiques anticorruption plus clémentes; qui ne désavantagent pas "nos entreprises" face à leurs concurrents étrangers.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,656
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0020,009
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,304 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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