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Enregistrement W4205484321 · doi:10.1177/00076503211053005

What We Talk About When We Talk About Stakeholders

2021· article· en· W4205484321 sur OpenAlexaff
Michael E. Johnson‐Cramer, Robert A. Phillips, Hussein Fadlallah, Shawn L. Berman, Heather Elms

Notice bibliographique

RevueBusiness & Society · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCorporate Social Responsibility Reporting
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTransformative learningStakeholderField (mathematics)SociologyIdeologyStakeholder engagementPublic relationsWork (physics)Business ethicsStakeholder theoryPolitical scienceEngineering ethicsPolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Will stakeholder theory continue to transform how we think about business and society? On the occasion of this journal’s 60th anniversary, this review article examines the journal’s role in shaping stakeholder theory to date and suggests that it still has transformative potential. We conducted a bibliometric analysis of co-citations in the literature from 1984 to 2020. Reporting these results, we examine the field’s evolving structure. Contextualized theoretically as an accomplishment of institutional work—the creation of a meaningful and innovative field ideology—this structure is remarkable for how it integrates ethical and behavioral arguments, invites engagement from adjacent domains, and arrives at important insights for business and society. We advance a research agenda consistent with this larger institutional project.

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)0,030
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,104
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,160

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0300,104
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0090,011
Études des sciences et des technologies0,0100,024
Communication savante0,0260,055
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0080,012
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,003

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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,199 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations33
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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