Maux et mots du droit. Quel avenir pour la responsabilité sociétale face à la gouvernance de la firme ?
Bibliographic record
Abstract
Alors que le risque est de plus en plus présent dans la littérature en matière de gouvernance d’entreprise, c’est sous un angle original que ce papier se propose de l’aborder : un angle juridique. L’objet de la présente étude se concentre sur le risque de sémantique attaché à la traduction par équivalent du mot « corporate » de l’expression corporate governance. Contrairement à ce que pourrait laisser penser l’avènement du mot « entreprise » dans la littérature de gouvernance, les juristes ont traduit le mot « corporate » par « firm » dans les normes qu’ils ont consacrées. Or, cette traduction entraîne des conséquences juridiques importantes en raison du problème de valeur dont cette traduction est la source. Parmi ces conséquences, figure le fait que la responsabilité sociétale est privée d’un précieux allié pour donner corps à ses préconisations : l’entreprise en tant qu’institution. Le risque de cette traduction par équivalent entraîne un problème de valeur attachée au cadre de réflexion théorique de la gouvernance d’entreprise. L’assimilation de « corporate » en « firm » doit être remise en cause non seulement pour que la responsabilité sociétale ne soit pas un vœu pieux, mais encore parce qu’il existe des arguments solides sur le terrain juridique qui demeurent malheureusement trop en marge de la dogma dominante.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.006 | 0.013 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.023 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.015 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.004 | 0.007 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.018 | 0.003 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".