Evaluating assertions by a Wells Fargo CEO of a ‘return to ethical conduct’
Notice bibliographique
Résumé
We explore the language used by the CEO of Wells Fargo, Timothy Sloan, to sustain claims that Wells Fargo and its staff would behave in an ethically appropriate way in the future. We focus on Sloan’s opening written statement to the Committee on Banking, Housing and Urban Affairs of the United States Senate on 3 October 2017. This statement was intended to salvage Wells Fargo’s reputation after it had been savaged by widespread allegations of unethical conduct. Sloan sought to display ethical leadership by drawing the senators’ and other stakeholders’ attention to an (alleged) epiphany in the managerial mindset of the company. This paper contributes by proposing three desirable hallmarks by which to analyze claims of ethical leadership: balanced framing, principled use of ideology and metaphor, and justified rhetoric. These hallmarks are then explored to assess the ethical leadership discourse in Sloan’s statement. The paper demonstrates that analysis of the micro discourse of a CEO can reveal lack of a sound appreciation of the human complexity of a large organization, superficial assumptions of leadership and followership, and cloud the location of agency for ethical lapses. We conclude that the written statement submitted to the senate committee by CEO Sloan was unconvincing in enlisting belief that Wells Fargo would ‘return to ethical conduct’.
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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 | 0,024 | 0,119 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,012 |
| Communication savante | 0,008 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».