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Enregistrement W3082726765 · doi:10.5539/jpl.v13n3p268

Cakes and Ale, Paintings and Sculptures: Directors’ Duties and Corporate Art Collecting

2020· article· en· W3082726765 sur OpenAlexvenueno aff
Elizabeth Harris, Bede Harris

Notice bibliographique

RevueJournal of Politics and Law · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueArt History and Market Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFiduciaryCorporationDutyCorporate social responsibilityPublic relationsBusiness ethicsBusinessCorporate lawLawManagementPolitical scienceCorporate governanceEconomicsFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Corporations spend significant amounts of money on art collecting and art sponsorship, but little research has been done on the question of whether such activities are permissible in light of directors’ duties. This article addresses that issue by examining whether corporate expenditure on art collecting and sponsorship is consistent with the duty to act in the bests interests of a corporation, the duty to exercise powers for a proper purpose and the fiduciary duty not to make improper use corporate information or position. This is done first by examining the scale of corporate expenditure on art and then by analysing the case law on various directors’ duties, before discussing whether corporate art collecting is legitimate in light of those duties. The article examines the most important reasons why a corporation may collect art – as an investment, in furtherance of corporate social responsibility goals and in order to enhance the psychological well-being of employees – and concludes that while art collecting for such purposes does not amount to a breach of directors’ duties, this is subject to the requirement that a corporation put into place safeguards contained in a formalised art collecting and sponsorship policy, the key principles of which are stated at the end of the article.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0070,023
Communication savante0,0090,005
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,177 · 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'étudeSans objet
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

Citations2
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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