Assessing the effect of corporate social responsibility on community development in the Niger Delta: a corporate perspective: Table 1.
Notice bibliographique
Résumé
The widespread adoption of corporate social responsibility (CSR) policies by oil transnational corporations in developing countries have led to calls for a concerted effort to better capture CSR effects. Unfortunately, capturing the impacts of CSR is not as straightforward as it might seem. In fact, oil companies operating in the Niger Delta continue to face the challenge of how to determine the success or failure of their CSR initiatives either in terms of its effect on community development or its impact on corporate–community relations. To address this problem, Shell Petroleum Development Company (SPDC) in 2013 launched the Shell Community Transformation and Development Index (SCOTDI). SCOTDI represents an innovative framework that integrates and adapts a number of international principles into a composite index in a manner that is responsive to local context. The framework is used to assess and rank the performance of the different Global Memorandum of Understanding (GMoU) clusters within the host communities of SPDC. This article suggests that SCOTDI allows for a systematic assessment of the effects of CSR on community development and provides incentive for positive inter-cluster competition for community development. However, the framework also suffers from some shortcomings that can reasonably be addressed. The article considers the theoretical and practical implications for efforts to assess CSR contribution to community development in developing countries.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».