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Enregistrement W2402187212 · doi:10.5539/jms.v6n2p139

A Structural Equation Model of CSR and Performance: Mediation by Innovation and Productivity

2016· article· en· W2402187212 sur OpenAlexvenueno aff
Khalid M. Al-Shuaibi

Notice bibliographique

RevueJournal of Management and Sustainability · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueEnvironmental Sustainability in Business
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStructural equation modelingCorporate social responsibilityMediationProductivityLinkage (software)BusinessConfirmatory factor analysisIndustrial organizationMarketingEconomicsPublic relationsPolitical scienceComputer scienceEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<p class="Abstract">This study has explored the role of Innovation and productivity as mediating factors between Corporate Social Responsibility (CSR) and firm’s Performance relationship. The objectives of this study are to build and test a theoretical model to identify the mediating factors in the linkage between CSR and performance.The theoretical model (CIPP Model) is deduced using strategic paradigm of literature. It consists of CSR, Innovation, Productivity, and Performance dimensions. Furthermore, several hypotheses were generated to examine the model. Structural Equation Modeling (SEM) is employed to test the model using data from CSR practicing firms 197 from Saudi Arabia. Confirmatory Factor Analysis (CFA) is performed followed by Structural Equation Modeling to examine the model. The results generally support the hypothesized model with research and managerial implications. The mediation of Innovation along with productivity in CSR linkage to performance isa major contribution to the literature, which may help to explore the black box in the relationship of CSR with performance. Besides proving the business case for the CSR in general, it also advocates the adoption of CSR practices by firms and MNEs operating in the developing countries, as it may enhance innovation and productivity leading to their increased financial performance. This model would be practical and useful for business managers that seek a competitive solution for succeeding in a business crisis and work in the settings of international business.</p>

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,089
Score d'incertitude au seuil0,370

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,202 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations21
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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