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Enregistrement W7017703975

Brand Attack: How to Avoid Becoming the Target of a Corporate Campaign and What Actions to Take if You Do

2014· article· en· W7017703975 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueeCommons (Cornell University) · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLabor Movements and Unions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReputationLegitimacyCollective bargainingIndustrial relationsPower (physics)Corporate social responsibilityBargaining powerLabor relations
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

[Exerpt] When you mention the words “unionization campaign,” most people think of picket lines, strikes and collective bargaining tables. Although they sometimes make headlines, labor disputes have traditionally been somewhat private affairs between companies and their employees about internal issues like better wages, benefits, hours and overall working conditions. Not anymore. Today’s unionization campaigns are more appropriately called “corporate campaigns” because they are orchestrated not just by trade unions, but NGOs, community leaders, politicians and religious groups. They attack the brand, not just the company; they target top executives and shareholders; and they focus on human rights violations — issues like child labor, human trafficking and unsafe working conditions that are more likely to garner public attention and damage the company’s reputation among consumers, business partners and investors. The purpose of a corporate campaign is still primarily to increase union membership and expand union power and influence on corporate management. The need for new members has become increasingly urgent as unions have been losing their stronghold in industrialized markets like the US, Canada and Europe as more of the historically unionized jobs are moved offshore. This decline has led to a shift in focus. Instead of organizing workers from the bottom up, unions are exerting pressure from the top down, attacking the company’s reputation and advancing public policy positions through the use of corporate campaigns. On this front, unions have partnered with NGOs to increase the strength and legitimacy of their attacks. As union membership has fallen dramatically over the past 20 years, there’s been a huge rise in the number of NGOs, organizations like Human Rights Watch, Oxfam and Save the Children that have focused much of their attention and resources on pushing their corporate citizenship standards on multinational companies. Together with trade unions, they launch corporate campaigns to turn customers against companies they believe are engaged in unsafe or unethical practices and to pressure governments to take action against those that don’t change their ways.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,048
Score d'incertitude au seuil0,160

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0090,006
Communication savante0,0150,020
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0120,011
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0480,041

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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,182 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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