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Enregistrement W4283824104 · doi:10.5465/ambpp.2022.16135abstract

Exploring the Mirror versus Substitute Dichotomy in Social and Environmental Disclosure

2022· article· en· W4283824104 sur OpenAlexaboutno aff
Rômulo Alves Soares, Mônica Cavalcanti Sá de Abreu

Notice bibliographique

RevueAcademy of Management Proceedings · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCorporate Social Responsibility Reporting
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCorporate social responsibilityContext (archaeology)IncentiveEmerging marketsShareholderDeveloping countryInstitutional theoryBusinessCapitalismAccountingInclusion (mineral)Market economyEconomicsCorporate governancePublic relationsPolitical scienceEconomic growthFinanceSociologyLawPolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,034
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,059

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,034
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,010
Communication savante0,0050,007
Science ouverte0,0010,006
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 Opus0,106
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,166 · 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'étudeQualitatif
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

Citations0
Publié2022
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Résumé présentoui

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