Rémunération des décideurs facteur de comportement responsable, un effet en période de crise ?
Bibliographic record
Abstract
Il est généralement admis que certains risques pourraient être évités ou minimisés si les organisations adoptaient des démarches innovantes telles que la RSE. Pour stimuler cette adoption, certains conseils d’administration subordonnent, en partie, la rémunération de leurs décideurs à ces dernières. Aussi, cette étude, à partir du traitement de la base de données Vigéo Eiris, tente à vérifier le lien entre les décisions RSE et la rémunération de ces décideurs. Les données analysées datent de 2015-2016, années où la rémunération responsable a explosé, alors que la zone euro connaissait une crise de la dette et le monde était confronté à de fortes turbulences sur les marchés : inflation faible, mauvaises perspectives chinoises, prix du pétrole trop bas, menace d’une « guerre des monnaies », parce qu’il est important de comprendre si en période de crise, les décisions des cadres dirigeants sont effectivement liées à une rémunération fonction de critères RSE, vue comme une mesure d’incitation. Les résultats montrent que des 6 variables RSE retenues par Vigeo, une, la gouvernance, présente un biais de colinéarité et se trouve donc sortie de l’analyse ; une autre, le respect des droits humains n’est pas validée ; les quatre variables restantes expliquent juste 11,7 % de la rémunération. Ces premiers résultats quelque peu prometteurs permettent d’espérer qu’au lendemain de la crise sanitaire actuelle les conceptions évolueront sans doute dans un sens plus favorable à la RSE.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.016 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
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 teacher head, 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".