Corporate responsibility development paths in the US forest sector
Notice bibliographique
Résumé
In the past two decades, a growing public interest in environmental and social issues has led to intensified pressures on forest industry companies to gain social license to operate (SLO) by meeting often conflicting stakeholder expectations at both the global and local levels. The integration of social and environmental concerns into business operations vis-à-vis corporate responsibility (CR) practices has become an essential step in obtaining SLO. In the global forest industry, the adoption and development of CR practices within a company is likely to be path-dependent, requiring the incorporation of basic sustainability practices prior to successfully implementing more refined ones. In this exploratory study, we use a leading sustainability rating measure, namely the Kinder, Lydenberg and Domini index, to capture the multi-dimensionality of CR and to empirically study the development paths of corporate social performance (CSP) among large US companies. We then apply trajectory analysis based on mixture modelling, which helps to identify the possible CR leaders and laggards, to identify different groups of US forest companies that follow similar CR developmental trajectories. The use of trajectory analysis also facilitates exploring the shapes of the particular trajectories. According to the results, forest companies in the sample can be classified into four trajectories, all of which show consistent progress in the level of CSP between 1991 and 2009. Based on the differences between groups, we further discuss potential areas, which may contribute to gaining and maintaining corporate SLO.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».