Notice bibliographique
Résumé
Since its inception Diageo has been committed to building and sustaining its reputation as a good corporate citizen. Supporting this objective is our success in the public policy arena where we work with key government and industry stakeholders on issues that influence, protect, and promote our business strategy or impact our stakeholders. Diageo (2005), 3rd Corporate Citizenship Report , 29 Introduction As we have discussed in the previous introductory chapter, three types of relationship are relevant for our analysis of corporations and citizenship. In this chapter, we turn to examining the first of these relationships, namely the possibilities and potential for, and limitations of, understanding corporations as citizens. We start with this aspect not least because the idea of ‘corporate citizenship’ has received so much attention in management theory and practice. As such, claims that corporations can be citizens or even ‘good citizens’ deserves serious examination. For many corporations, as our opening quote in this chapter suggests, it is quite natural, and indeed, reasonable to speak of themselves as good citizens. But for many commentators there are profound dangers in identifying corporations as citizens and especially in extending the entitlements of individual citizenship to such non-human, or even ‘pathological’ entities (Bakan 2004). In this chapter, we therefore ask whether we can seriously consider corporate citizens as in some way analogous to human citizens, and what the implications might be of doing so.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,010 |
| Communication savante | 0,014 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».