Unknown Knowns and Known Unknowns: Framing the Role of Organizational Learning in Corporate Social Responsibility Development
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,017 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,050 |
| Communication savante | 0,015 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| 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 ».