DISTRIBUIÇÃO DE VALOR PARA OS STAKEHOLDERS: UM ESTUDO SOBRE PODER E IMPORTÂNCIA ESTRATÉGICA NA BOLSA DE VALORES DE TORONTO
Bibliographic record
Abstract
RESUMO Os diferentes grupos de stakeholders e seus aspectos de influência na alocação de valor vêm ganhando crescente demanda por parte das organizações e da academia. Na literatura recente de stakeholders, há um desenvolvimento teórico sobre distribuição de valor considerando atributos de importância estratégica e poder; no entanto, a literatura ainda carece de estudos empíricos para analisar e compreender a relação. Este trabalho tem como objetivo verificar a associação entre poder e importância estratégica dos stakeholders e a distribuição de valor a eles por empresas de capital aberto na Bolsa de Valores de Toronto (TSX). Para obter as informações relevantes sobre o tratamento dado pelas empresas aos seus stakeholders, analisamos o conteúdo de 104 prospectos para o processo de IPO da TSX de 2008 a 2019. Os resultados revelaram que o poder e a importância estratégica são relevantes para a distribuição de valor aos stakeholders e que a importância estratégica dos stakeholders tem uma influência mais significativa quando comparada ao seu poder. Quanto às contribuições, o nosso estudo avança debates anteriores na literatura de stakeholders em termos teóricos e práticos.
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 | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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 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".