Processus internes en amont du reporting sociétal et qualité de l’information
Bibliographic record
Abstract
Cette étude a pour objectif d’examiner les processus internes de responsabilité sociétale mis en place par les grandes entreprises canadiennes ainsi que les liens entre ces processus et la qualité des rapports de responsabilité sociétale publiés par ces dernières. Pour atteindre cet objectif, dix études de cas ont été réalisées. Les collectes de données ont pris la forme d’entretiens, d’analyse de contenu des rapports de responsabilité sociétale ainsi que d’analyse de la couverture médiatique. Les résultats des analyses ont permis d’observer des écarts importants dans la mise en place de processus internes et ces écarts semblent associés à la qualité des rapports de responsabilité sociétale. Les entreprises ayant davantage investi dans leurs processus internes publient des rapports de responsabilité sociétale de plus grande qualité. La qualité de l’information divulguée par l’intermédiaire des rapports de responsabilité sociétale n’est donc pas uniquement conséquente des motivations des entreprises telle que relevée dans les travaux antérieurs.
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 | 0.118 | 0.259 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.010 | 0.011 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.009 |
| Open science | 0.003 | 0.008 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 0.003 |
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".