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Enregistrement W3122757639 · doi:10.1093/rfs/hhy125

Opportunistic Proposals by Union Shareholders

2018· article· en· W3122757639 sur OpenAlexaff
John G. Matsusaka, Oguzhan Ozbas, Irene Yi

Notice bibliographique

RevueReview of Financial Studies · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLabor Movements and Unions
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNegotiationShareholderWageExpirationEconomicsExpiration dateBusinessDilemmaAccountingFinancePolitical scienceLabour economicsLawMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This paper investigates whether labor unions use proposals opportunistically to influence contract negotiations. Our empirical strategy relies on the observation that proposals have higher bargaining-chip value in contract expiration years, when a new contract must be negotiated. We find that in contract expiration years compared with nonexpiration years, unions increase their proposal rate by one-fifth, particularly proposals concerning executive compensation. Union proposals made during expiration years are less likely to be supported by other shareholders or a leading proxy advisor; the market reacts negatively to union proposals in expiration years; and withdrawn union proposals are accompanied by higher wage settlements. Received March 14, 2017; editorial decision July 19, 2018 by Editor Wei Jiang. Authors have furnished an Internet Appendix, which is available on the Oxford University Press Web site next to the link to the final published paper online

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)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,063
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,097

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,063
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0020,004
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,387
Écart entre enseignants0,318 · 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

Citations71
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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