Benefit corporations in the valley of temples
Notice bibliographique
Résumé
Benefit corporations have been introduced for the first time by the US State of Maryland, in 2010. Taking inspiration from it, other US States have regulated benefit corporations, as well as a number of foreign jurisdictions: among others, Italy in 2015. In brief, this is an opt-in model that a corporation may voluntarily choose, if it intends – alongside the pursuit of profits – to benefit also society and the environment. The primary aim of the work is to frame the benefit model and investigate whether (if so, to which extent) the balance among multiple competing interests may function. The focus is on Italy, but with a constantly looking at three other legal systems: the US (and its internal ramification), France and Canada. In addition, the work has a background aim: which contribution can the benefit model, framed as per above, give to the wider current debate on corporate purpose? Meaning the debate on the corporation as such, not just on voluntary models like the benefit one. To these ends, the work is divided into five chapters. Finally, the epilogue resumes the conclusions and explains the mythological metaphor employed in the title of the work (“in the valley of temples”).
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,009 | 0,009 |
| Communication savante | 0,011 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».