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Enregistrement W3164511232 · doi:10.3390/su13115860

Home Bias and Corporate Environmental Social Responsibility

2021· article· en· W3164511232 sur OpenAlexafffund
Xing Rong, Bingjie Song, Tingting Zhang, Kai Liu

Notice bibliographique

RevueSustainability · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCorporate Social Responsibility Reporting
Établissements canadiensUniversity of Prince Edward IslandUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesAtlantic Association for Research in the Mathematical SciencesHumanities and Social Sciences Youth Foundation, Ministry of Education of the People's Republic of China
Mots-clésIdentification (biology)Context (archaeology)BusinessAccountingSample (material)Social responsibilityCorporate social responsibilityQuality (philosophy)Work (physics)MarketingPublic relationsPolitical scienceEngineeringMechanical engineeringEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper analyzes the impact of executives’ hometown identification on corporate environmental social responsibility (CESR) using a sample of Chinese A-share-listed companies from 2007 to 2018. It finds that: the CESR scores of companies are higher when executives work in their hometowns, indicating that executives’ hometown identification significantly improves the fulfillment of CESR; mechanism tests show that the above relationship is more significant in regions with superior environmental quality, indicating that executives take CESR more seriously in their hometowns more due to social pressure; further tests found that executive characteristics, such as executive type and age, have a regulating effect on this relationship. In addition, the nature of property rights of listed companies also affects executives’ hometown identification. Executives of state-owned enterprises have a stronger hometown identification, which enhances the fulfillment of CESR to a higher extent. In the context of the micro level of the enterprise, this paper provides positive evidence that an informal system, named as “hometown identity”, can enhance the performance of CESR and the pressure effect implicitly behind the social network, which enriches and expands the research related to CESR fulfillment.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,222 · 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

Citations3
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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