Rémunération des décideurs facteur de comportement responsable, un effet en période de crise ?
Notice bibliographique
Résumé
Il est généralement admis que certains risques pourraient être évités ou minimisés si les organisations adoptaient des démarches innovantes telles que la RSE. Pour stimuler cette adoption, certains conseils d’administration subordonnent, en partie, la rémunération de leurs décideurs à ces dernières. Aussi, cette étude, à partir du traitement de la base de données Vigéo Eiris, tente à vérifier le lien entre les décisions RSE et la rémunération de ces décideurs. Les données analysées datent de 2015-2016, années où la rémunération responsable a explosé, alors que la zone euro connaissait une crise de la dette et le monde était confronté à de fortes turbulences sur les marchés : inflation faible, mauvaises perspectives chinoises, prix du pétrole trop bas, menace d’une « guerre des monnaies », parce qu’il est important de comprendre si en période de crise, les décisions des cadres dirigeants sont effectivement liées à une rémunération fonction de critères RSE, vue comme une mesure d’incitation. Les résultats montrent que des 6 variables RSE retenues par Vigeo, une, la gouvernance, présente un biais de colinéarité et se trouve donc sortie de l’analyse ; une autre, le respect des droits humains n’est pas validée ; les quatre variables restantes expliquent juste 11,7 % de la rémunération. Ces premiers résultats quelque peu prometteurs permettent d’espérer qu’au lendemain de la crise sanitaire actuelle les conceptions évolueront sans doute dans un sens plus favorable à la RSE.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,016 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».