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Enregistrement W2187431534 · doi:10.22492/ijbm.1.1.04

David versus Goliath: Harnessing the Power of SMEs in the Fight for Sustainability

2014· article· en· W2187431534 sur OpenAlexaff
Dana Coble, Anshuman Khare

Notice bibliographique

RevueIAFOR Journal of Business & Management · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueEnvironmental Sustainability in Business
Établissements canadiensAthabasca University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSustainabilityPower (physics)Environmental ethicsBusinessManagementEconomicsBiologyPhilosophyEcologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Climate change, resource depletion, environmental and economic disparity are the twenty-first century Goliaths.Governments, NGOs and corporations when "fighting" the Goliaths often overlook small and medium enterprises, the twenty-first century Davids.SMEs have a substantial aggregate impact and are frequently referred to as the "economic engine" of a country.In this conceptual paper, the authors demonstrate that, due to SMEs' aggregate impact and economic functions, their participation in sustainable development is essential.Most SMEs are intimate with their customers, rely heavily on their local economy, and their owner-managers have stronger motivations than mere profit maximization.This provides the incentive for them to participate in the betterment of their communities.While governments, NGOs, and large corporations are increasingly recognizing SMEs' importance, there is frequently a gap between their rhetoric and actions in engaging them.SMEs themselves find the concept of SD ambiguous and the terminology inappropriate to their operations.Those that strive to adopt sustainable practices and develop sustainable initiatives frequently are unclear on the appropriate tools or lack the resources with which to do so.This paper identifies key factors that will enable SMEs to not only become sustainable enterprises, but also to champion SD.

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)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,007
Communication savante0,0070,005
Science ouverte0,0000,006
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,231 · 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'étudeQualitatif
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

Citations0
Publié2014
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