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Enregistrement W3121623795 · doi:10.3390/jrfm14010040

Factors Influencing the Extent of the Ethical Codes: Evidence from Slovakia

2021· article· en· W3121623795 sur OpenAlexvenueno aff
Jana Kozáková, Mária Urbánová, Radovan Savov

Notice bibliographique

RevueJournal of risk and financial management · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueEthics in Business and Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMultinational corporationEthical codeSubsidiaryBusiness ethicsTest (biology)BusinessNationalityInterdependenceAccountingMarketingPsychologyPublic relationsPolitical scienceLawFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Even though formalization of ethical principles is a must in today’s business, research and evidence in the Slovak conditions remain scarce. Yet, creating an ethical business climate and especially the formalization of ethics through codes of ethics incorporated in corporate standards is a particularly interesting phenomenon in the conditions of transit economies due to the significant role of multinationals in this process. Therefore, the purpose of this study was to examine main factors influencing the extent of ethical codes in 225 subsidiaries of multinational companies operating in Slovakia. The conducted questionnaire study containing items focused on area and extent of ethical code, number of employees, economic performance, regional and industrial scope, ownership structure, and nationality of executive director was used as a tool for data collection. Factor analysis was processed to identify the interdependencies between observed variables and to find the latent variables. Further, the Kruskal–Wallis test was applied to identify the differences among the variables along with the Bonferroni correction test, which specified the items between which the significant difference occurred. The following findings emerged. First, companies with lower extent of ethical code use general phrases. When they want to specialize on any ethics problems, extent must be wider. Second, companies with a lower number of employees do not need extensive ethical code due to clear rules with which they are familiar in a direct way by owners. In multinational companies, the communication of ethical rules is realized via ethical codes with specific purposes because the direct way is impossible. Third, companies with foreign ownership used different managerial approaches, and therefore ethical codes differ in extent and content.

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)0,006
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 enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,073

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,148
Tête enseignante GPT0,385
Écart entre enseignants0,236 · 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

Citations12
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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