Drivers of firms’ sociability on social media: Evidence from an emerging country
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this paper is to investigate the drivers of firms’ sociability on social media (SM), an unregulated area, in an emerging country, namely, Kingdom of Saudi Arabia (KSA). The sample of this study is 345 non-financial listed firms on Tadawul stock exchange during 2016-2019. Data are collected from several sources such as annual reports, the official website of the sample companies. Other data are collected manually such as the presence of the CEO and the sampled companies on SM. Our findings show that firm size and leverage level are important firms’ characteristics that drive firms’ sociability on social media. The finding shows that CEO sociability on social media is a key CEOs’ characteristic that drives firms’ sociability on social media. Further analysis reports that there is a complementary effect between CEO’s sociability on social media and firm size in increasing firms’ sociability on SM. The findings also show that there is a complementary effect between CEO’s sociability on social media and firm leverage in increasing firms’ sociability on SM. This study contributes to the disclosure literature by providing empirical evidence of the drivers of firms’ sociability on SM, an unregulated area in KSA. It also complements the considerable literature on voluntary disclosure which ignores the use of SM platforms as a “new” voluntary type of reporting. The present study complements recent literature on the adoption of SM by providing evidence that the sociability of top leaders is a driver of firms’ sociability on SM.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».