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Enregistrement W1981326263 · doi:10.1111/j.1467-8594.2008.00311.x

Three Models of Corporate Social Responsibility: Interrelationships between Theory, Research, and Practice

2008· article· en· W1981326263 sur OpenAlexaboutno aff
Aviva Geva

Notice bibliographique

RevueBusiness and Society Review · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCorporate Social Responsibility Reporting
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCorporate social responsibilityStakeholderBusiness ethicsCorporationCorporate Real EstateSocial responsibilitySociologyPublic relationsCorporate governanceObligationAccountabilityCorporate communicationAccountingBusinessManagementPolitical scienceEconomicsLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Decades of debate on corporate social responsibility (CSR) have resulted in a substantial body of literature offering a number of philosophies that despite real and relevant differences among their theoretical assumptions express consensus about the fundamental idea that business corporations have an obligation to work for social betterment.All accounts of CSR recognize that business firms have many different kinds of responsibility, and seek to define both the scope of corporate responsibility in society and the criteria for measuring business performance in the social arena. 1 Waddock 2 used the metaphor of a branching tree to describe how the field has evolved into its current understanding of CSR, an understanding that attempts to link the relatively parallel universes of theory and practice, and to illustrate how various conceptual branches are related to each other.Fruitful as the development of a comprehensive organizing framework for the field has been, we are still left with the same quagmire of definitional problems that beclouded the old debate about the exact nature of CSR.The old claim that CSR "means something, but not always the same thing to everybody" 3 is no less true today.This article seeks to add clarity

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,034
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,030
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,182

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0340,030
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0100,008
Études des sciences et des technologies0,0070,071
Communication savante0,0220,028
Science ouverte0,0050,015
Intégrité de la recherche0,0100,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,336
Tête enseignante GPT0,373
Écart entre enseignants0,038 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations168
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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