Exploring the Mirror versus Substitute Dichotomy in Social and Environmental Disclosure
Notice bibliographique
Résumé
Much of the debate over how the institutional context can shape corporate social responsibility (CSR) is focused on the dichotomy between liberal and coordinated markets drawn from Varieties of Capitalism. CSR in liberal market economies (LMEs) is seen as a substitute for institutional voids and relies on market incentives, while in coordinated market economies (CMEs), such practices are seen as a mirror of their institutional strengths and rely on stakeholders' networks. Recently, this view has been criticized for its neglect of developing countries since their CSR practices may not fit properly into this LME-CME dichotomy. We add to this debate by comparing the social and environmental disclosure practices of 86 companies from eight different countries: Australia, Brazil, Canada, Germany, India, South Africa, South Korea, and the United Kingdom. We show how institutional characteristics have different effects on social and environmental disclosure, depending on the context in which companies are operating. We show that social and environmental disclosure in LME countries is driven by market forces and is shareholder-oriented, while in CME countries, it is driven by regulatory provisions. Regarding developing countries, the inclusion of different institutional features may be required to better explain companies' social and environmental disclosure practices
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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 | 0,011 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,010 |
| Communication savante | 0,005 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».