La labellisation, levier de l’institutionnalisation de la RSE en PME
Notice bibliographique
Résumé
Cet article propose d’observer l’institutionnalisation de la responsabilité sociétale des entreprises (RSE) comme un processus, au sein de cinq clusters constitués de PME dans le secteur du numérique. Dans les cas étudiés, la diffusion de la RSE se fait au travers d’un label RSE sectoriel. Cet article est orienté vers les motivations qui conduisent les acteurs à intégrer ce label RSE dans chacun des clusters, et aux logiques qui y sont associées, entre légitimité et réputation. L’étude de ces clusters permet de montrer qu’à ce stade du processus d’institutionnalisation, il existe différents profils d’organisations qui intègrent le label RSE à des étapes bien distinctes. Par ailleurs, si la logique réputationnelle est un vecteur de la labellisation, le manque de reconnaissance du label à ce moment de l’étude peine à expliquer le choix de la labellisation. Enfin, si plusieurs organisations sont actrices de l’institutionnalisation, leur travail institutionnel est par ailleurs limité.
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 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 | 0,009 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,015 |
| Communication savante | 0,013 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 ».