Social management capabilities of multinational buying firms and their emerging market suppliers: An exploratory study of the clothing industry
Notice bibliographique
Résumé
Abstract For sustainability, research in operations and supply chain management historically emphasized the development of environmental rather than social capabilities. However, factory disasters in Bangladesh, an emerging market and the second largest clothing exporter in the world, revealed enormous challenges in the implementation of social sustainability in complex global supply chains. Against the backdrop of a building collapse in Bangladesh's clothing industry, this research uses multiple case studies from two time periods to explore the skills, practices, relationships and processes – collectively termed “social management capabilities” (SMCs) – that help buyers and suppliers respond to stakeholder pressures; address regulatory gaps; and improve social performance. The study not only captures the perspectives of both multinational buyers and their emerging market suppliers, but also provides supplementary evidence from other key stakeholders, such as NGOs and unions. Our findings show that, in the absence of intense stakeholder pressure, buyers can lay the foundation for improved social performance by using their own auditors and collaborating with suppliers rather than using third‐party auditors. However, in the face of acute attention from customers, NGOs and media, we observed that consultative buyer‐consortium audits emerged, and shared third‐party audits offered other advantages such as increased transparency and improvements in worker education and training. Finally, we present research propositions derived from our empirical study to guide future research on implementing social sustainability in emerging markets.
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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 | 0,003 | 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 | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».