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Enregistrement W4385075136 · doi:10.1177/00076503231183690

Corporate Social Responsibility and Directors’ and Officers’ Liability Risk: The Moderating Effect of Risk Environment and Growth Potential

2023· article· en· W4385075136 sur OpenAlexafffund
Hao Lu, M. Martin Boyer, Anne Kleffner

Notice bibliographique

RevueBusiness & Society · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCorporate Social Responsibility Reporting
Établissements canadiensHEC MontréalUniversity of CalgarySaint Mary's University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésCorporate social responsibilityBusinessUnderwritingLiabilityRisk managementLiability insuranceActuarial scienceEmpirical evidenceAccountingFinancePublic relations

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Theoretical arguments regarding the effect of corporate social responsibility (CSR) on firm liability risk are abundant; however, empirical evidence about this relationship is scarce. We investigate the relationship between CSR and the personal liability risk of a firm’s directors and officers. We argue that companies with better CSR performance represent a better underwriting risk for directors’ and officers’ (D&O) insurance providers and, therefore, have a lower cost of insurance. Our results show that firms with better CSR performance are more likely to purchase D&O insurance and have a lower premium-to-coverage ratio, known as the insurance rate-on-line. We also show that this risk-reduction effect is stronger for firms that operate in a high-risk environment and have higher sales growth. These results provide evidence that CSR can be used as a risk management tool to mitigate liability risk and suggest which firms benefit most from this effect.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,208 · 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'étudeObservationnel
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

Citations6
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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