O ESTUDO DO CLIMA ÉTICO NA ADMINISTRAÇÃO: UM LEVANTAMENTO DOS “HOT TOPICS” PUBLICADOS ENTRE 2008 E 2018
Bibliographic record
Abstract
Este artigo se propôs a analisar as publicações sobre o tema clima ético com o objetivo de identificar as principais áreas da administração que estão sendo estudadas junto à temática. A pesquisa foi realizada no banco de dados do sistema Web of Science, procurando identificar as principais categorias, autores, tipos de documentos, título das fontes, ano das publicações, instituições, agências de financiamento, idiomas e países destas publicações, assim como a identificação dos “hot topics” da administração, quando combinados com o tópico clima ético. A análise dos dados teve por base os cálculos dos índices h-b e m de Banks (2006). De acordo com os resultados obtidos neste estudo, o número de publicações está crescendo ano após ano, intensificando-se nos últimos 5 anos. Cerca de 97% das publicações escritas estão concentradas nos seguintes países: Estados Unidos, Inglaterra, Austrália e Canadá, sendo o idioma inglês o mais abundante nos estudos, seguido do espanhol, do alemão e do francês. Dentre os 20 tópicos combinados com clima ético, os que se classificaram como “hot topics” foram ethics, management e business.
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 | 0.018 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.010 | 0.021 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".