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Enregistrement W2031779806 · doi:10.1108/03090560510610798

Corporate reputation, stakeholders and the social performance‐financial performance relationship

2005· article· en· W2031779806 sur OpenAlexaff
Benjamin A. Neville, Simon J. Bell, Bülent Mengüç

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Marketing · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCorporate Social Responsibility Reporting
Établissements canadiensBrock University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReputationStakeholderBusinessOriginalityMarketingValue (mathematics)Empirical researchAccountingEconomicsQualitative researchManagementSociologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose To increase understanding of the role of reputation in the corporate social performance (CSP) and financial performance (FP) relationship, including contingencies. Design/methodology/approach Stakeholder theory is drawn on to present a model of reputation's role in the contingent CSP‐FP relationship. Findings CSP is affected by stakeholders' resource allocation to the organisation. This allocation is based on stakeholders' assessment of the organisation's reputation relative to stakeholders' particular expectations, which may be instrumentally and/or normatively framed. Reputation, therefore, plays a key role in the CSP‐FP relationship. Additionally, the authors propose that the equivocal results of previous research into the CSP‐FP relationship may be partly explained by organisational and market contingencies. Specifically, the authors contend that strategic fit, competitive intensity and reputation management capability moderate the CSP‐FP relationship. Research limitations/implications Empirical measurement issues and future research directions are discussed. Originality/value This paper increases the understanding of the role of reputation in the CSP‐FP relationship. Owing to its rich pedigree in research in corporate branding and reputation, marketing is uniquely positioned to contribute toward the better understanding of this issue.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,029
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 seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,029
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0000,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,070
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,166 · 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

Citations297
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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