CSR Motive Attributions: The Roles of Executive Leadership Ethics and Consumer Cynicism
Notice bibliographique
Résumé
Consumers expect organizations to be socially responsible but, at the same time, have been shown to be skeptical of the motives behind corporate social responsibility (CSR) initiatives. This is because some organizations engage in CSR simply for the positive financial benefits (i.e., instrumental motive), rather than a genuine concern for society (i.e., moral motive). This has led to increased public scrutiny of the ethics of corporate executives. In this paper, we developed a theoretical model that links morally questionable CEO leadership ethics to consumer support of a firm’s CSR through the mediating effects of consumer CSR motive attributions and cynicism respectively. We proposed that media exposure to morally questionable CEO ethics encourages higher consumer attributions of instrumental motives and lower attributions of moral motives. In turn, these attributions affect consumer CSR financial donations, volunteering, and purchase intentions through the mediating effect of cynicism. In an experimental study of consumer media exposure to three types of CEOs (i.e., morally questionable, ethical, and ethics-unknown), we found empirical support for our model. The findings demonstrate that consumers consider CEO ethics in determining the sincerity of a CSR initiative and will shun an organization’s CSR if they perceive it to be purely instrumentally motivated.
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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 | 0,006 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».