Attentiveness to Community Needs and Corporate Social Responsibility in the Niger Delta Region
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Given the fact that most literature on the activities of the Oil Multinational Corporations (MNCs) in Niger Delta region focuses on corporate inattentiveness to the needs of the communities and the chronic corporate and government socioeconomic irresponsibility, this study used Stakeholder theory and critical ethnography research method to examine the relationship between attentiveness to the needs of communities in the Niger Delta region and Corporate Social Responsibility (CSR). While acknowledging that CSR has several definitions, we support McWilliams and Siegel (2001) 's assertion that CSR is the ability of a business corporation to go beyond legal and ethical compliance by engaging in business practices that seem to encourage some social good, above the interest of the corporation and that which is stipulated by law. The major aim of this paper was to offer practical solutions to the challenges facing natural gas development and exploitation in Nigeria. Data collected from five oil producing communities (Obagi, Obelle, Omoku, Ogbogu, and Obite) in Niger Delta between 2010 and 2013 were analyzed. The adoption of critical ethnography research method allowed these authors to objectively present their findings. This study concludes that only management practices, which support open and continuous dialogue with all the stakeholders and corporate socioeconomic policies that favour socio-cultural, environmental and economic concerns of all stakeholders will reap the full benefits of the Nigerian emerging economy.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».