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Enregistrement W4302027560 · doi:10.32920/21280014

Reporting within the Corridor of Conformance: Managerial Perspectives on Work Environment Disclosures in Corporate Social Responsibility Reporting

2022· preprint· en· W4302027560 sur OpenAlexaff
Shane M. Dixon, Cory Searcy, Patrick Neumann

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOccupational Health and Safety Research
Établissements canadiensToronto Metropolitan UniversityWilfrid Laurier University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCorporate social responsibilityBusinessWork (physics)AccountingPublic relationsLegitimacyPolitical sciencePolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper examines managerial perspectives on work environment (WE) disclosures in corporate social responsibility (CSR) reports. WE encompasses all aspects of the design and management of the work system that affect the employees’ interactions with the workplace. The data are drawn from interviews with 20 CSR managers in large companies that are recognized as high performers in CSR. Managers reported that WE disclosures were an important part of CSR reporting and had several benefits—for example, it helped to maintain companies’ reputations as good places to work, which were of interest to both investors and potential employees. However, WE reporting was at a low level, focusing predominantly on occupational health and safety performance indicators, such as the number of employee injuries per year. We suggest that organizations derive legitimacy by reporting WE disclosures within a corridor of conformance that permits a low level of reporting and a great deal of latitude regarding what topics and how topics are disclosed, provided organizations meet institutional expectations. The corridor is maintained by an institutional environment in which, from participants’ perspectives, few external stakeholders were interested in WE disclosures representing employee well-being (e.g., psychological health) and the prevailing CSR reporting standards and guidelines provide scant information about employee health.

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)0,072
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,089
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: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,072
Score d'incertitude au seuil0,380

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0720,089
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0130,039
Communication savante0,0200,016
Science ouverte0,0020,011
Intégrité de la recherche0,0050,009
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 Opus0,210
Tête enseignante GPT0,481
Écart entre enseignants0,272 · 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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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