The long‐term benefits of organizational resilience through sustainable business practices
Notice bibliographique
Résumé
Research summary : Prior work on the benefits of business sustainability often applies short‐term causal logic and data analysis. In this article, we argue that the social and the environmental practices ( SEPs ) associated with business sustainability not only contribute to short‐term outcomes, but also to organizational resilience, which we define as the firm's ability to sense and correct maladaptive tendencies and cope positively with unexpected situations. Because organizational resilience is a latent, path‐dependent construct, we assess it through the long‐term outcomes, including improved financial volatility, sales growth, and survival rates. We tested these hypotheses with data from 121 U.S.‐based matched‐pairs (242 individual firms) over a 15‐year period. We also tested, but did not find support for, the relationship between SEPs and short‐term financial performance . Managerial summary : Most managers look for short‐term financial benefits to justify socially responsible or sustainable practices. In this article, we argue that such practices also help firms become more resilient, which helps them avoid crises and bounce back from shocks. However, it is difficult to measure the avoidance of shocks, so we analyzed long‐term outcomes. We show that firms that adopt responsible social and environmental practices, relative to a carefully matched control group, have lower financial volatility, higher sales growth, and higher chances of survival over a 15‐year period; yet, we were unable to find any differences in short‐term profits. We hope this research provides good reasons for firms to practice sustainability beyond the pursuit of short‐term profits . Copyright © 2015 John Wiley & Sons, Ltd.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».