MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2889663497 · doi:10.1002/csr.1670

The diffusion of corporate social responsibility through social network ties: From the perspective of strategic imitation

2018· article· en· W2889663497 sur OpenAlexaff
Hailiang Zou, Xuemei Xie, Xiaohua Meng, Mengyu Yang

Notice bibliographique

RevueCorporate Social Responsibility and Environmental Management · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCorporate Social Responsibility Reporting
Établissements canadiensInstitute on Governance
Organismes subventionnairesMinistry of Education of the People's Republic of ChinaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésCorporate social responsibilityImitationBusinessPerspective (graphical)Sample (material)Interpersonal tiesEmpirical researchMarketingIndustrial organizationPublic relationsPolitical sciencePsychologySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Drawing on institutional and organizational learning theories, this study empirically investigates the imitation of corporate social responsibility (CSR) between firms tied by board interlocks, an important type of corporate social network tie. We propose a positive relationship between the CSR engagement of a focal firm and that of its tied‐to partners and examine how this relationship is moderated by the characteristics of both the focal and tied‐to firms. Using a sample of Chinese‐listed companies, empirical evidence is provided to show that a firm's engagement in symbolic CSR is in a positive relationship with that of its tied‐to partners; this relationship becomes stronger for smaller firms and those facing high uncertainty. Furthermore, when firms are linked to smaller firms, this relationship becomes more prominent. Our findings contribute to the CSR and social network literature, as well as the research on strategic imitation. Finally, implications for business management and government policy are discussed.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0030,005
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,200 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations53
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCorporate Social Responsibility and Environmental ManagementMême sujetCorporate Social Responsibility ReportingTravaux en français237 207