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Enregistrement W4214949786 · doi:10.1057/s41309-022-00155-2

Beyond lobbying: the political determinants of adopting corporate social responsibility frameworks in the European Union and the USA

2022· article· en· W4214949786 sur OpenAlexaff
Patrick Bernhagen, Kelly Kollman, Natalka Patsiurko

Notice bibliographique

RevueInterest Groups & Advocacy · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiquePolitical Influence and Corporate Strategies
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesEconomic and Social Research CouncilUniversität Stuttgart
Mots-clésCorporate social responsibilityCorporationPoliticsArgument (complex analysis)European unionEndogeneityReputationPolitical economyPublic relationsPolitical scienceEconomicsBusinessLawInternational trade

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This paper explores the role of corporate social responsibility (CSR) as an element in a corporation’s political action repertoire. Previous research has studied lobbying and CSR as a distinct means by which corporations seek to manage their non-market environment. Analyzing CSR as a political activity, we argue that corporations engage in CSR for the same reasons that prompt them to engage in lobbying. More specifically, we expect corporations to adopt CSR frameworks that are suitable to enhance their reputation in a given political arena. To evaluate this argument, we analyze the lobbying and CSR behavior in the EU and USA of over 2000 corporations from around the world. Our results show that lobbying and adopting CSR frameworks can be predicted by similar empirical models. Moreover, controlling for common predictors and endogeneity, lobbying in the EU is associated with an increased likelihood of a corporation adopting an appropriate CSR framework. However, corporations that lobby in Washington DC become less likely to engage in CSR the more they spend on lobbying. These findings shed new light on the relationship between lobbying and CSR while highlighting important differences in corporate non-market behavior across political arenas.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
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 enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,046

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,231 · 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

Citations19
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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