MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4327814283 · doi:10.1080/13501763.2023.2188081

The core of organisational reputation: taking multidimensionality, audience multiplicity, and agency subunits seriously

2023· article· en· W4327814283 sur OpenAlexfundno aff
Anne Skorkjær Binderkrantz, Jens Blom‐Hansen, Martin Bækgaard, Moritz Müller, Søren Serritzlew

Notice bibliographique

RevueJournal of European Public Policy · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCorporate Identity and Reputation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesHorizon 2020 Framework ProgrammeEconomic and Social Research CouncilDanmarks Frie ForskningsfondNederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk OnderzoekEuropean CommissionAgencia Estatal de InvestigaciónRéseau de cancérologie RossyPrinceton University
Mots-clésReputationAgency (philosophy)Core (optical fiber)BusinessPolitical scienceSociologyPublic relationsSocial scienceLawEngineeringTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Reputational theory holds that an agency’s reputation is a valuable political asset. However, since Daniel Carpenter’s influential contributions, reputational studies have focused on reactions to reputational threats, rather than on reputation as such. Therefore, there is a curious lacuna at the heart of reputation studies: A lot is known about reactions to reputational threats, but fundamental questions about reputation per se are left unexplored. This paper investigates the dimensionality of the reputational concept, its variation across types of audiences, and its consistency across agency subunits. This is done in the context of the EU Commission, the core executive institution of the European Union. While this case is interesting in itself, its main value is to suggest what a research agenda focusing on the core building blocks of reputational theory might look like. Our survey of actors in the EU’s Transparency Register provides mixed, but mostly supportive evidence.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,064
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,080

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,064
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0060,004
Études des sciences et des technologies0,0030,022
Communication savante0,0150,025
Science ouverte0,0010,013
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,071
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,214 · 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

Citations24
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of European Public PolicyMême sujetCorporate Identity and ReputationTravaux en français237 207