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Enregistrement W4385311294 · doi:10.1002/bse.3510

First things first: Unselfconscious corporate virtuosity and corporate performance

2023· article· en· W4385311294 sur OpenAlexaff
Anthony M. Gould, Jean‐Etienne Joullié, Kate Gould

Notice bibliographique

RevueBusiness Strategy and the Environment · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueEthics in Business and Education
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHonestyCorporate social responsibilityProxy (statistics)Corporate communicationAccountingStakeholderBusinessCorporate securityCorporate governanceSustainabilityCorporate sustainabilityPublic relationsPsychologyPolitical scienceFinanceSocial psychologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This article investigates the relationship between unselfconscious corporate virtuosity and corporate performance using a novel methodology. It contends that honesty in presenting CSR activities is a proxy for corporate virtuosity and that syntheticity of language indexes unselfconscious honesty in corporate reporting. The study's research question is: Is there evidence that being more corporately ethical in the absence of concern about being so perceived enhances hardcore measures of organisational performance? To answer this question, a linguistic analysis of sustainability reports of firms operating in the Mining, Crude Oil Production Industry is undertaken to reveal that firms' financial performance varies as a function of a particular kind of straightforward language use in corporate reporting. This exercise provides evidence that unselfconscious corporate virtuosity is associated with better corporate financial performance. Implications for practice of this finding are explored.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,335
Score d'incertitude au seuil0,983

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,145
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,141 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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