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Enregistrement W2770422057 · doi:10.1002/bse.2023

Institutional Antecedents of the Corporate Social Responsibility Narrative in the Developing World Context: Implications for Sustainable Development

2017· article· en· W2770422057 sur OpenAlexaff
Frans Melissen, Andrew Ngawenja Mzembe, Uwafiokun Idemudia, Yvonne Novakovic

Notice bibliographique

RevueBusiness Strategy and the Environment · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCorporate Social Responsibility Reporting
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCorporate social responsibilityCorporate governanceTourismSustainable developmentContext (archaeology)Developing countryPolitical scienceNarrativeSociologyColonialismGlobal governancePublic relationsEnvironmental ethicsEconomic growthEconomicsManagement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Efforts to understand the background to perceptions and manifestation of corporate social responsibility (CSR) in the developing world need to focus on establishing their link with the challenges of socio‐economic governance and societal expectations and cultural traditions. This signifies a departure from a western centric understanding of CSR but also an over‐focus on CSR as philanthropy. This study considers the Malawian tourism industry and finds that its colonial legacy, post‐colonialism development thinking and the national education system explain the prevalence of a ‘CSR as philanthropy’ agenda. When these factors interact with challenges of socio‐economic governance and societal expectations, however, the universality thesis that has often been associated with the theory and implementation CSR can be challenged. These findings therefore suggest a shift from the western centric CSR thinking to a CSR perspective that is strongly grounded in local values and norms and which meets the expectations of the global society. This indicates a way forward if CSR is to be adequately institutionalized in the developing world. Copyright © 2017 John Wiley & Sons, Ltd and ERP Environment

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,787
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,217 · 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

Citations51
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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