It is hard to establish whether a company supports internal sustainability efforts (ISEs) like gender equality, diversity, and general staff welfare, not least because of lack of methodologies operationalizing these internal sustainability practices, and of data honestly documenting such efforts. We developed and validated a six-dimension framework reflecting Internal Sustainability Efforts (ISEs), gathered more than 350K employee reviews of 104 major companies across the whole US for the (2008-2020) years, and developed a deep-learning framework scoring these reviews in terms of the six ISEs. Commitment to ISEs manifested itself at micro-level -- companies scoring high in ISEs enjoyed high stock growth. This new conceptualization of ISEs offers both theoretical implications for the literature in corporate sustainability, and practical implications for companies and policymakers. To further explore these implications, researchers need to add potentially missing ISEs, to do so for more companies, and establish the causal relationship between company success and ISEs.


翻译:在确定一家公司是否支持性别平等、多样性和员工福利等内部可持续发展努力(ISEs)方面存在困难,其中包括缺乏将这些内部可持续发展实践操作化的方法和诚实记录这些努力的数据。我们开发和验证了一个反映内部可持续发展努力(ISEs)的六维框架,收集了美国104家主要公司2008-2020年的350K个员工评论,并开发了一个深度学习框架,将这些评论按照六个ISEs进行评分。ISEs的承诺在微观层面得到体现 - 表现出高ISEs得分的公司获得了高股票增长。这种新的ISEs概念化为企业可持续性的文献提供了理论意义,并为公司和政策制定者提供了实际意义。为了进一步探究这些影响,研究人员需要添加可能缺失的ISEs,为更多公司进行这样的研究,并建立公司成功和ISEs之间的因果关系。

0
下载
关闭预览

相关内容

《军事行动自动化》【译文】2022最新报告
专知会员服务
157+阅读 · 2022年11月12日
756页美国国家安全AI战略报告
专知会员服务
160+阅读 · 2021年3月25日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
168+阅读 · 2019年10月11日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
90+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
99+阅读 · 2019年10月9日
流程/过程挖掘(Process Mining)最新综述
PaperWeekly
21+阅读 · 2022年9月19日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
量化金融强化学习论文集合
专知
13+阅读 · 2019年12月18日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
美国化学会 (ACS) 北京代表处招聘
知社学术圈
11+阅读 · 2018年9月4日
【SIGIR2018】五篇对抗训练文章
专知
12+阅读 · 2018年7月9日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年5月26日
Arxiv
29+阅读 · 2022年2月15日
Arxiv
10+阅读 · 2020年11月26日
A Survey on Edge Intelligence
Arxiv
49+阅读 · 2020年3月26日
VIP会员
相关资讯
流程/过程挖掘(Process Mining)最新综述
PaperWeekly
21+阅读 · 2022年9月19日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
量化金融强化学习论文集合
专知
13+阅读 · 2019年12月18日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
美国化学会 (ACS) 北京代表处招聘
知社学术圈
11+阅读 · 2018年9月4日
【SIGIR2018】五篇对抗训练文章
专知
12+阅读 · 2018年7月9日
相关基金
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员