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Enregistrement W2727338517 · doi:10.1177/0007650316684822

Government–Business Partnerships for Radical Eco-Innovation

2016· article· en· W2727338517 sur OpenAlexaff
Haiying Lin

Notice bibliographique

RevueBusiness & Society · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueEnvironmental Sustainability in Business
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRulemakingTransformative learningGovernment (linguistics)Promotion (chess)Corporate governanceTransactional leadershipBusinessEnvironmental governanceMatching (statistics)MarketingPublic relationsPsychologyPolitical sciencePoliticsFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study assessed whether and how government–business partnerships (GBPs) offer a unique platform that targets profound environmental impacts via the promotion of radical eco-innovation. It applied transactional cost and complementary logics to explain the rationale of GBP formation for radical eco-innovation, and further assessed the operation of GBPs from governance, learning, and rulemaking aspects. This study applied propensity score matching technique to empirically test these theoretical associations using 225 observations representing 166 U.S. firms’ participation in 192 environmental alliances between 1985 and 2013. The study results confirmed GBPs’ role in channeling public and private efforts in pursuing transformative environmental change via the adoption of radical eco-innovation goals. Results highlight four critical elements of GBP operation—effective governance, exploration learning, cognitive learning, and rulemaking—that enable participants to embrace these radical environmental solutions.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,282
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,002
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,205 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations37
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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