Green Practice Motivators and Performance in SMEs: A Qualitative Comparative Anaysis
Notice bibliographique
Résumé
Green practices are necessary to fight global warming and save scarce resources.SMEs, which represent more than 90% of organizations, play a critical role in this endeavor.This research uses a qualitative comparative analysis, based on Boolean mathematics, to explore SMEs' motivation to implement green practices and inquire about the resulting performance.This research model is based on Porter's Value Chain and Triandis' Theory of Reasoned Action.Fifteen (15) SMEs from three countries (Canada, Tunisia and Morocco) where interviewed for the research.Various groupings of SMEs' motivators associated with a high level of green practices were found.The grouping profiles involved the organizational culture, expected consequences, facilitating conditions, and socioeconomic factors.Implementing green practices was found to be beneficial to SMEs both in terms of financial and environmental performance.The specific green practices characterizing high financial performing SMEs varied among firms; the grouping profiles involved the inventory practices, waste treatment and disposal and inbound logistics.Green practices characterizing high environmental performing firms gathered in profiles based on the operations, waste treatment and R&D.No unique causal condition was found for green practice motivators but the culture revealed to be a sufficient condition for one of the green practice configurations, while inventory practices, operations, waste treatment and R&D appeared to be sufficient for specific configurations of high performing SMEs.
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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 | 0,008 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».