Notice bibliographique
Résumé
In recent times, small and medium-sized companies (SMEs) have focused their activities on short-term financial results. Corporate social responsibility (CSR) is among the organizational practices currently being adopted by companies to increase their competitiveness. While some companies implement CSR out of curiosity or because it is aligned with their true social vocation, most embrace it to increase economic and financial performance. Whereas some theories support CSR practices and assert the great benefits these activities can yield, other theories state that management should not allocate resources to CSR actions. Focusing on SMEs, the present study sought to examine the effects of CSR on profitability from three perspectives: the social, the environmental, and the economic dimensions of social responsibility. The sample for this study included 81 companies in the industrial (54.3%) and services (45.7%) sectors operating in the south of the state of Sonora (Mexico). Data collection was carried out from August to November, 2013, and used a self-directed survey administered to company managers. Results were analyzed and validated using a variance-based statistical technique focused on structural equation models (SEM); the structured relationships were validated by partial least square (PLS) modeling using the SmartPLS Professional software (version 3.2.6). Our findings provide evidence that social and economic CSR activities have a positive influence on profitability in SMEs. This study contributes to the development of the main literature on CSR practices in their social, environmental, and economic dimensions: firm theory, sustainability theory, and stakeholder theory.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».