L’entreprise à mission : solution ou miroir aux alouettes pour la responsabilité sociale ? Une comparaison critique franco-canadienne
Bibliographic record
Abstract
L’entreprise à mission est apparue récemment au Canada (en réalité dans les seules provinces de la Colombie-Britannique et de la Nouvelle-Écosse) et en France. Pas moins de quatre types d’entreprises ont ainsi été mises en place depuis 2013 : société à contribution communautaire (community contribution company), société d’intérêt communautaire (community interest company), société d’intérêt social (benefit company) et société à mission. Il est intéressant d’observer que les deux pays ont fait des choix distincts (certification versus structure spécifique) et que les règles régissant ces structures se révèlent différentes sur plusieurs aspects. L’auteur analyse l’intervention des législateurs de part et d’autre de l’Atlantique pour en livrer une vision critique relativement à leur apport sur la responsabilité sociale des entreprises et l’incitation à des comportements vertueux. Si le fait que le droit intervient est à saluer en raison du signal ainsi envoyé, l’état des lieux dressé par l’auteur montre que l’encadrement demeure perfectible, et pourrait constituer un frein au développement de l’entreprise à mission, mais aussi à une responsabilisation des entreprises et de la finance.
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 | 0.012 | 0.013 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.019 | 0.038 |
| Scholarly communication | 0.019 | 0.010 |
| Open science | 0.002 | 0.006 |
| Research integrity | 0.006 | 0.008 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 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".