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Enregistrement W2050711703 · doi:10.1177/146499341001100101

Corporate social responsibility and developing countries

2011· article· en· W2050711703 sur OpenAlexaff
Uwafiokun Idemudia

Notice bibliographique

RevueProgress in Development Studies · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCorporate Social Responsibility Reporting
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCorporate social responsibilityMainstreamPolitical scienceDeveloping countryHarmLivelihoodPublic relationsGovernment (linguistics)Perspective (graphical)CriticismScope (computer science)Economic growthEconomicsLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The criticism that the mainstream corporate social responsibility (CSR) agenda was largely driven by the concerns and priorities of western countries and therefore tends to be insensitive to local priorities as well as inadvertently harm prospects for sustainable livelihood in developing countries set the tone for the emergence of a South-centred CSR agenda. The efforts to broaden the scope and content of mainstream CSR discourse and practice has meant three principal themes have come to dominate the emerging South-centred critical CSR agenda. The emergence of this critical perspective to CSR has not only contributed to the maturation of contemporary CSR agenda but has also generated rich insights with regard to the strengths and limitations of CSR practices within developing countries. However, the failure to critically engage with the role of government, adopt a bottom-up approach to CSR analysis and avoid a piecemeal research focus has meant the emerging Southern perspective to CSR is yet to achieve its full potential. This article suggests ways to address these shortcomings and contributes to the strengthening of the emerging critical CSR research agenda in Africa.

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)0,003
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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0030,008
Communication savante0,0060,003
Science ouverte0,0000,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,160
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,164 · 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

Citations295
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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