Trusts in Business Research: A Concise Systematic Literature Review
Notice bibliographique
Résumé
This study is a concise, systematic literature review of a legal instrument called the ‘trust’ in academic business research. Therefore, it aims to define the state-of-the-art and future research paths on this topic. Web of Science and Scopus are bibliographic databases used to collect data, and a rigorous and transparent methodological protocol has been used to conduct a systematic literature review. The study of bibliometric data and the content analysis of the research sample allow for insightful considerations, showing the main business areas dealing with trusts (the financial, historical, and corporate governance areas) and mapping the specific sub-topics of each one. Moreover, a new trend outlines the increasing interest in trusts and connected institutions (investment trusts, trust companies, unit trust funds, real estate investment trusts) from the traditional UK and US contexts to new emerging countries such as China, Malaysia, and South Africa. In conclusion, many gaps in the literature and opportunities for future business research are outlined. This study helps overcome the traditional juridical study perspective of trusts, showing many links with businesses and corporations and encouraging scholars to investigate the trusts in the business world.
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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 | 0,050 | 0,169 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,045 | 0,028 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».