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Enregistrement W4286666434 · doi:10.5465/ambpp.2022.14300symposium

Corruption as a Form of Misconduct: Clarifying Concepts and Charting Ways Forward

2022· article· en· W4286666434 sur OpenAlexaff
Diana Dakhlallah, Christopher B. Yenkey, Brandy Aven, Donald Palmer, Erin Metz McDonnell

Notice bibliographique

RevueAcademy of Management Proceedings · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCorruption and Economic Development
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMisconductScholarshipPublic relationsLanguage changeContext (archaeology)Political sciencePsychological interventionOrganizational behaviorSociologyPsychologySocial psychologyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Corruption is one of the most pervasive threats to business environments and human rights around the world. Despite its prevalence and impact, management scholarship has yet to develop a mature field of research on the subject. The rapidly growing body of management research on organizational misconduct has begun to address corruption, but this growing sub-field is in need of both conceptual clarification as well as greater attention to the international organizational contexts where it is particularly problematic. This panel is designed to meet three goals: 1) demonstrate how scholarship on corruption makes distinct contributions to the large and growing literature on organizational misconduct; 2) demonstrate that to accurately characterize corruption dynamics, generate relevant theory, and design effective interventions, analyses are well-served by focusing attention on within and across organizational variation with deep attention to context; 3) build a more cohesive community of established and rising scholars whose research practice on corruption and organizational misconduct is characterized by deep engagement with organizational spaces, appropriately situated in their local field settings. We will address these issues with a combination of a panel discussion by experts and a facilitated Q&A session between panelists and the audience. Our panel includes presentations from organizational theorists who actively study corruption and organizational misconduct in both Western and non-Western contexts.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,769
Score d'incertitude au seuil0,608

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,273 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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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