Firm’s Engagement in Corporate Social Responsibilities in Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
This study examined firms engagement in corporate social responsibilities in Nigeria using secondary data derived from the audited annual reports of the five (5) selected listed Oil and Gas Companies in Nigeria from 2008 - 2017. The study proxied firm’s involvement by Firm Age (FMA), Employee Turnover (EPT), Customers Satisfaction (CSF) and Reputation (RPT) as the independent variables, while Responsibility of firms in Nigeria was proxied by CSR as the dependent variable. The study applied GRETL software, and used Ordinary Least Square (OLS) for the estimation of the result. The results revealed that the independent variables: EPT, CSF and RPT have positive significant impact on CSR while FMA shows a negative impact. The coefficient of R-squared which is 0.935067 shows that all the independent variables have 94% positive impact on CSR while the coefficient of Adjusted R-squared, 0.931820 suggests that 93% of all independent variables could be explained by the changes in CSR. The study concludes that firm’s age is not a strong and powerful measure of CSR as it does not play a significant role in determining the CSR of oil and gas sector in Nigeria. Thus, it was recommended that the management of the selected oil and gas sector should maintain quality assets that are durable. This is necessitated by the potential of the organizations that have such assets to invest more substantial funds towards Corporate Social Responsibility.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».