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Enregistrement W4416002575 · doi:10.5465/amproc.2025.10731abstract

Ethics and Compliance Program: From a Witch Hunt to Preaching the Word. A Middle Management Story

2025· article· en· W4416002575 sur OpenAlexaff
Renato Chaves, Gustavo Birollo

Notice bibliographique

RevueAcademy of Management Proceedings · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueEthics in Business and Education
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMiddle managementWitchLanguage changeCompliance (psychology)Context (archaeology)Middle EastStakeholderMultinational corporation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper examines how middle managers experienced the implementation and development of an ethics and compliance program (ECP) in a multinational company after a major corruption scandal. Based on semi-structured interviews and archival data, it shows how middle managers responded to the program’s transformation in a context of regulatory reform and intense stakeholder pressure in Brazil. In 2015, the program was characterized by a coercive environment featuring strict rules and procedures, internal investigations, and an unprecedented sanctioning system. It was consolidated through major changes in key organizational processes, especially centralization of procurement processes and segregation of duties. In 2019, middle managers actively participated in a new phase in the program’s development, characterized by an approach that advocated the moral development of employees. Middle managers developed specific practices in response to each of these three phases. This paper proposes a process model of middle managers’ temporal perspective of ECPs following a corruption scandal. The paper contributes to a better understanding of ethics and compliance programs as dynamic processes and to the practices developed by middle management in their development.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
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: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,045

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0190,027
Communication savante0,0090,010
Science ouverte0,0010,008
Intégrité de la recherche0,0040,008
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 Opus0,305
Tête enseignante GPT0,456
Écart entre enseignants0,151 · 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

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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