Balancing Risk and Reward in the Time of COVID-19: Bridging the Gap Between Public Interest and the 'Best Interests of the Corporation'
Notice bibliographique
Résumé
The scale of the global COVID-19 pandemic has made plain that business organizations have a key role to play in supporting public health efforts to contain the virus and follow social distancing. Directors and officers have been called upon to make proactive decisions about risk reduction that may hurt the bottom line (or simply diverge from established practice) but are the right thing to do. However, corporate law is permissive and tends to avoid dictating what should be done, so long as it is in the “best interests of the corporation”. Uncontrolled outbreaks of the virus in certain sectors of the economy deemed essential raise the difficult question of whether this flexible standard promotes an appropriate balance between economic viability and the legal pursuit of profit on the one hand and fundamental values such as the protection of human life and security on the other. In this paper, I reflect on how the pandemic situation brings this tension into sharper relief and exposes an accountability gap. I suggest that bridging this gap may be possible if we are prepared to recognize more explicitly that sometimes what is best for the corporation to protect the public interest.
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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 | 0,027 | 0,053 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,039 |
| Communication savante | 0,029 | 0,024 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,018 | 0,022 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».