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Enregistrement W2763843319 · doi:10.18623/rvd.v14i29.1073

BALANCE BETWEEN SOCIO-ENVIRONMENTAL RESPONSIBILITY AND BUSINESS ECONOMIC EFFICIENCY

2017· article· en· W2763843319 sur OpenAlexaff
Grace Ladeira Garbaccio, Christophe Krolik, Ana Carolina de Moura Delfim Maciel

Notice bibliographique

RevueVeredas do Direito Direito Ambiental e Desenvolvimento Sustentável · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueEnvironmental Sustainability in Business
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBalance (ability)Corporate social responsibilityPosition (finance)SustainabilityProcess (computing)Face (sociological concept)Social responsibilityBusinessCorporate sustainabilityPublic relationsPolitical scienceSociologyFinanceComputer sciencePsychologySocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The article aims to present the discussions about sustainability and corporate social responsibility. Such concepts are no longer a trend and are in continuous process of construction, even if the discussions on the subject have gained more proportion in the last decades. It is possible to relate them to the financial results of organizations. And in fact, these concepts are not static, but rather require an ongoing process of redefinition, which now involves a vision of long-term corporate strategy. Organizations have been pushed to change the way they are committed not only to the environmental issue, but especially to how committed they are to society. In this way, corporate social responsibility has grown and is one of the organizations’ priorities. It is considered that these organizations face a new risk scenario, which demands the adoption of a socially and environmentally responsible position, converging towards economic efficiency. Thus, the present analysis was based on bibliographic references using the hypothetical deductive method.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0020,004
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,224 · 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'étudeObservationnel
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

Citations2
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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