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Enregistrement W2553504470 · doi:10.1111/ijmr.12130

Unknown Knowns and Known Unknowns: Framing the Role of Organizational Learning in Corporate Social Responsibility Development

2016· article· en· W2553504470 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Management Reviews · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCorporate Social Responsibility Reporting
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCorporate social responsibilityFraming (construction)ScholarshipStructuringSociologyPolitical sciencePublic relationsEngineering ethicsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Corporate social responsibility (CSR) is now widely seen as an increasingly significant concern for firms because of moral, relational and instrumental motives. Nevertheless, practical aspects and challenges associated with CSR development in firms remains only partially understood. In this setting, the organizational learning (OL) discipline is recurrently put forward as key in the pursuit and successful development of CSR, but the existing literature remains disjointed. This study critically reviews the existing literature to conceptualize how research to date has approached CSR development in terms of OL, and to provide a two‐dimensional structuring framework of the role of OL in CSR development that emphasizes key OL‐related aspects supporting CSR development and goes beyond an organization‐centric viewpoint to consider not only learning within the organization, but also from others, and with others. In particular, the authors identify key learning processes and sub‐processes and critical areas that remain understudied. Overall, the authors propose a macro view of the work done to date at the intersection of OL and CSR, and in doing so help make the ‘OL for CSR development’ scholarship more recognizable as a sub‐discipline.

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.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,722
Score d'incertitude au seuil0,453

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,244 · 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