Muddling through Political and Economic Tensions:A Territorialized Conception of Political CSR
Notice bibliographique
Résumé
This article draws on the political CSR literature to investigate how an organization responds to political and economic tensions through its corporate community involvement (CCI). It is based on the longitudinal case study of a hybrid organization in the space industry, which has engaged in relations with the local community over the last 50 years and has gone through significant change. Through this exploratory study, we make two main contributions. Firstly, we extend the political CSR literature by showing that the current transformation of CSR is not only the result of a movement of the private corporation into the public (political) sphere, but also the consequence of a converse movement of public (political) actors into the economic sphere. The blurred frontiers between the economic and political spheres theorized by political CSR are then the result of this dynamic and nonlinear movement, which increasingly generates hybrid organizations. Secondly, this paper shows that in order to understand how CSR is shaped it is necessary to recognize the contingencies of the local context in which a firm operates. This finding critically challenges the de-territorialized approach of political CSR which implicitly leads to the conclusion that CSR follows a universal template, and instead calls for more research on the role of the local context (i.e. the community) in shaping CSR.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,049 |
| Communication savante | 0,011 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».