Using a balanced scorecard to manage corporate social responsibility
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This conceptual paper aims to tie together the insights from the body of research on corporate social responsibility (CSR) and management accounting and control systems to investigate a model in which performance measurement systems (PMSs) can play a role in translating socially responsible initiatives into enhanced performance. The underlying assumption of the “fit‐as‐mediation” approach signifies that company practices can play a role in the determination of the structure and implementation of particular managerial processes, and this, in turn, may support information processing and lead to desirable results within organizations. Synthesizing theory from performance measurement and CSR, the paper's analysis and discussions elucidate how the implementation of an overarching PMS, that is, sustainability balanced scorecard (BSC), could translate the knowledge‐related factor, that is, CSR, into enhanced performance. The proposed model may inspire a new research agenda to show how socially responsible or sustainability initiatives are managed and measured in organizations and how they are properly aligned with specific managerial processes to deliver real value. Although the importance of CSR and its wide implications has long been appreciated in the literature, there still remains a paucity of information concerning the importance of particular managerial processes, for example, PMS, whereby organizations can translate their CSR into enhanced performance. This paper, therefore, seeks to bridge this gap by proposing a conceptual model in which an integrated PMS, that is, sustainability BSC, comes to play a role in the association between CSR and corporate performance.
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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 | 0,022 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,008 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».