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Enregistrement W4288759548 · doi:10.1093/acrefore/9780190224851.013.325

Corporate Ethics Codes and Practices

2022· reference-entry· en· W4288759548 sur OpenAlexaffabout
Tanusree Jain, Jiangtao Xie

Notice bibliographique

RevueOxford Research Encyclopedia of Business and Management · 2022
Typereference-entry
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueEthics in Business and Education
Établissements canadiensTrinity College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStakeholderPublic relationsScholarshipBusiness ethicsObligationEthical codeSociologyPolitical scienceInstitutional theoryBusinessLawSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Having a Code of Ethics (COE) has become a common practice within large companies since the 1980s. A COE serves multiple functions for organizations: as an internal control mechanism to guide employees during ethical dilemmas, a benchmark for fostering ethical corporate culture, and as a communication tool to signal organizational commitment to stakeholders. Four major theoretical frameworks underpin the extant academic scholarship on COEs. In particular, organizational justice and stakeholder theories highlight the role of individuals in adopting and shaping a COE, and the institutional theory emphasizes the influence of the exogenous environment on the convergence and/or divergence of COEs across firms and contexts. Integrative social contracts theory captures the significance of both individuals and the institutional environment and views COEs as a contractual obligation that guides managers and employees to manage contradictions between local and global norms. Within these theoretical framings, significant variations in the nature and stakeholder orientations of COEs have been detected across the developed and developing world. In the developed contexts, a comparative institutional analysis using the national business system approach shows that while in the compartmentalized cluster (the United States, United Kingdom, Canada, Australia, and Japan), expectations of market participants and firm owners are key drivers of COEs; in the collaborative cluster (Germany, Ireland, and the Netherlands), firms develop COEs that have a wider focus oriented towards multiple stakeholders such as employees, suppliers, and the environment. Whereas in the state-organized cluster (South Korea, Spain, Greece, and Slovakia) the role and the nature of the state are important guiding factors. The coordinated industrial district cluster (Italy) characterized by alliances among smaller artisanal firms demonstrates a human-centric view of business embedded within their COEs. Excluded from the national business systems categorization, the Nordic cluster displays a unique distinctiveness in its approach to COEs through the presence of a structured moral apparatus within firms. In the developing world, country-specific institutional characteristics play a vital role behind adoption of localized a COE, yet nonstate actors—namely multinationals enterprises, and international and supranational institutions—promote the diffusion of hyper-norms. Given the pervasiveness of corporate misconduct despite the global diffusion of COEs, scholars must pay heed to understand the conditions under which gaps between a COE adoption and implementation arise. Equally, more scholarly attention needs to be accorded to a systematic investigation of COEs in transitional and emerging contexts. This becomes particularly necessary in the face of sociological changes, a fast-evolving landscape of local and transnational regulations including those arising from global events such climate change, and COVID-19, and the co-existence of multilevel COEs at the industry, firm, and professional levels.

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)0,022
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,850
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0220,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,003
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 Opus0,471
Tête enseignante GPT0,495
Écart entre enseignants0,024 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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