Entreprises à mission sociétale : regard de juristes sur une institutionnalisation de la RSE
Bibliographic record
Abstract
L’évolution actuelle du droit des affaires démontre une influence considérable de la Responsabilité Sociétale des Entreprises (RSE) dans la gouvernance des sociétés. Suite à de nombreux scandales d’envergure internationale, le choix de la RSE se dessine désormais comme un incontournable pour les entrepreneurs d’aujourd’hui et de demain. Le droit traduit cette nouvelle orientation du système économique au travers de l’évolution combinée du droit dur et du droit souple. L’émergence depuis plusieurs années d’entreprises à mission sociétale en constitue une illustration marquante. Toutefois, le risque d’aboutir à une RSE sans contenu est présent, comme l’illustre la thématique connue de « l’écoblanchiment ». Pour y faire face, le droit a passé la vitesse supérieure avec la récente réforme française portée par le projet de loi PACTE. Ces nouveaux mécanismes, souvent salués et parfois institutionnalisés, posent tout de même la question de l’efficacité pour la RSE d’irriguer la sphère économique, de savoir si le droit se construit de la bonne manière et, finalement, de déterminer si cette finance sociale est une réelle opportunité d’appropriation sociétale pour ces organisations qualifiées d’hybrides.
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 | 0.008 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.011 | 0.048 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.009 |
| Open science | 0.001 | 0.009 |
| Research integrity | 0.005 | 0.008 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.001 |
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".