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Enregistrement W2169822216 · doi:10.5539/ass.v9n8p17

The Roles of Government Agency in Assisting CSR Project for Community Development: Analysis from the Recipients Perspectives

2013· article· en· W2169822216 sur OpenAlexvenueno aff
Sarmila Md Sum, R. Zaimah, Novel Lyndon, A. M. Azima, Suhana Saad, Sivapalan Selvadurai

Notice bibliographique

RevueAsian Social Science · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueIslamic Finance and Banking Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCorporate social responsibilityAgency (philosophy)Government (linguistics)Thematic analysisCommunity developmentPublic relationsCorporationBusinessQualitative researchPolitical scienceEconomic growthSociologyFinanceEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Corporate Social responsibility (CSR) initiatives by the corporations are playing increasingly significant role in the effort of contributing to community development particularly in the developing country. The international prominence of the initiatives in this area can be traced to the objectives of Millenium Development Goals (MDGs) that established corporations as partners of development. However, realizing the corporate sectors constraints in playing the roles as agents of development, the CSR initiatives need to be implemented with the involvement of the government agency to assist community development. This paper will explore the roles played by government agency in CSR project through a case study of successful CSR initiative in Bukit Awang, PasirPuteh Kelantan in Malaysia. A qualitative research strategy that explores the perspective of social actors that involved in the project and thematic data analysis are undertaken for that purpose. The result from the analysis reveals two main roles played by the government agency in CSR project by the corporation to the community. The roles are as the supporting agency and as leader in the community. These roles have assisted in the implementation of the CSR project with the objectives to develop the community involved.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,753
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0030,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,239 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations10
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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