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Enregistrement W2013079059 · doi:10.1108/07363761111101949

How does corporate social responsibility create value for consumers?

2011· article· en· W2013079059 sur OpenAlexaff
Todd J. Green, John Peloza

Notice bibliographique

RevueJournal of Consumer Marketing · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCorporate Social Responsibility Reporting
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCorporate social responsibilityValue propositionValue (mathematics)MarketingBusinessProduct (mathematics)OriginalityOrder (exchange)TypologyConsumer behaviourQualitative researchPublic relationsSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose Research examining corporate social responsibility (CSR) demonstrates a relatively consistent level of positive support by consumers. However, CSR is poorly defined and little is known about the mechanisms by which this response occurs. This paper seeks to understand how consumers define CSR and how it can enhance the overall value proposition for consumers. Design/methodology/approach The value typology developed by Sheth et al. is integrated with qualitative data to enhance understanding of these value paths. Interviews were conducted with consumers through the heart of the current recession, when consumers were particularly aware of value when making purchase decisions. Findings The way in which CSR manifests itself determines consumer support. CSR can provide three forms of value to consumers: emotional, social, and functional. Each of these enhances or diminishes the overall value proposition for consumers. Further, value created by one form of CSR can either enhance or diminish other product attributes. Practical implications The current research helps managers understand how CSR can create value for consumers. As a result, managers can better position products in order to enhance overall value. Further, practitioners can match the value with which consumers identify from CSR to the dominant value driver in their product category. Originality/value This study highlights that CSR includes a range of activities with differential means of adding value to consumers.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,007
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,067
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,196 · 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'étudeObservationnel
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

Citations396
Publié2011
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Résumé présentoui

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