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Enregistrement W2160355433 · doi:10.5539/jms.v4n4p32

Preparing More than Number Crunchers: Incorporating Corporate Social Responsibility and Ethics in Graduate Business Programs

2014· article· en· W2160355433 sur OpenAlexvenueno aff
Michael D. Cook, Michael Kenneth Holt, Carmen C. Reagan

Notice bibliographique

RevueJournal of Management and Sustainability · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueEthics in Business and Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCorporate social responsibilityCurriculumBusiness ethicsSustainabilityInclusion (mineral)Business educationOrder (exchange)Social responsibilityEngineering ethicsPublic relationsGraduate studentsBusiness casePolitical scienceBusinessSociologyManagementHigher educationPedagogyEngineeringEconomicsSocial scienceFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

CSR has become an area of focus for many companies and business leaders. Few can argue that pursuing business practices that have economic, environmental, and social benefits is not worthwhile. Certainly in the recent aftermath of such publically visible ethical failures as Enron, Lehman Brothers, and BP, many involved in graduate business education have called for the inclusion of CSR principles into their programs’ curriculum. This paper explores the need for CSR to be incorporated into graduate business curriculum and looks at how several schools are doing just that. The paper includes a discussion of future research topics and concludes that graduate business programs must increase efforts to include CSR, sustainability, and ethics across the curriculum in order for students to be truly prepared for the demands of the new business world.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,039
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,396
Score d'incertitude au seuil0,993

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0390,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,226
Tête enseignante GPT0,429
Écart entre enseignants0,203 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations5
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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