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Enregistrement W2910752062 · doi:10.1002/bse.2273

Improving corporate biodiversity management through employee involvement

2019· article· en· W2910752062 sur OpenAlexaff
Olivier Boiral, Iñaki Heras Saizarbitoria, Marie‐Christine Brotherton

Notice bibliographique

RevueBusiness Strategy and the Environment · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueEnvironmental Sustainability in Business
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExternalizationBusinessDirectiveNatural resource managementPublic relationsHuman resource managementCorporate social responsibilityEnvironmental resource managementNatural resourceKnowledge managementPolitical sciencePsychologyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This paper presents an empirical examination of the role of employee involvement in the internalization of corporate biodiversity management. A qualitative study in natural resource companies was conducted, based on semi‐directive interviews with managers, consultants, and experts in this area. The findings show that employee involvement is essential to improve biodiversity practices in natural resource companies, which largely rely on organizational citizenship behaviors for the environment. The role of tacit knowledge, voluntary initiatives, and prevention of harmful behaviors in the workplace are highlighted. The main obstacles to the internalization of biodiversity issues include their complexity, the lack of corporate commitment, the externalization of initiatives, and the lack of training for employees. The contributions to the literature on corporate environmental management, internalization of new practices, and organizational citizenship behaviors for the environment are explained. Managerial implications and avenues for future research are also provided.

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), 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 enseignants0,285
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,175
Écart entre enseignants0,159 · 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

Citations49
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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