How green is my outsourcer? Measuring sustainability in global IT outsourcing
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to examine the intersection of sustainability and global IT outsourcing (GITO). GITO is well established as a business practice towards reducing costs and improving performance. Sustainability issues related to carbon footprint and greenhouse gases are increasingly important for all organizations. Responsible and economic energy management is a critical business capability and environmental responsibility in global outsourcing. Design/methodology/approach Drawing on empirical work undertaken in the UK and North America together with content analysis of public data from leading GITO providers, this paper presents a model for measuring sustainability in outsourcing. Findings The research findings demonstrate a growing environmental maturity in GITO firms, as measured against external recognized standards such as the Global Reporting Initiative, the Carbon Disclosure Project, the UN Global Compact and the ISO environmental and social responsibility standards. Practical implications In the context of social, economic and political discussions regarding sustainability, this paper contributes to our practical and theoretical understanding of GITO providers and the impact of environmental issues in outsourcing. Social implications Consumers, governments and society at large demonstrate increasing expectations for sustainability from all organizations. Outsourcers can provide improved sustainability capability to their buyers in this important area. Originality/value Environmental and social responsibility in global outsourcing has received little attention in academic research. This paper provides a starting point for further investigation of the role of sustainability in outsourcing.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».