How Inductive and Deductive Generalization Shape the Guilt-by-Association Phenomenon Among Firms: Theory and Evidence
Notice bibliographique
Résumé
This study advances and tests the notion that the phenomenon of guilt by association-- whereby innocent organizations are penalized due to their similarity to offending organizations-- is shaped by two distinct forms of generalization. We analyze how and why evaluators’ interpretative process following instances of corporate misconduct will likely include not only inductive generalization (rooted in similarity judgments and prototype-based categorization) but also deductive generalizing (rooted in evaluators’ theories and causal-based categorization). We highlight the role and relevance of this neglected distinction by extending guilt-by-association predictions to include two unique predictions based on deductive generalization. First, we posit a recipient effect: if an innocent organization falls under a negative stereotype that causally links the innocent firm with corporate misconduct, then that innocent firm will suffer a greater negative spillover effect, irrespective of its similarity to the offending firm. Second, we also posit a transmission effect: if the offending firm falls under the same negative stereotype, then the negative spillover effect to other similar firms will be lessened. We also analyze how media discourse can foster negative stereotypes, and thus amplify these two effects. We find support for our hypotheses in an analysis of stock market reactions to corporate misconduct for all U.S. and international firms using reverse mergers to gain publicly traded status in the United States. We discuss the implications of our theoretical perspective and empirical findings for research on corporate misconduct, guilt by association, and stock market prejudice.
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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 | 0,039 | 0,136 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,018 |
| Communication savante | 0,005 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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.
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 ».