Corporate social responsibility, water management, and financial performance in the food and beverage industry
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Water management is an important issue for the food and beverage sector. Global media reports about conflicts between industries and stakeholders about water resources that hurt the food and beverage industry. This study addresses the gap in the knowledge about the connection between water management performance and the financial performance of companies in the food and beverage industry that exists because of a lack of empirical studies in the field of corporate water management and financial performance. Using structural equation modeling to analyze secondary corporate social performance data from KLD‐MSCI, secondary financial data from Compustat, and primary water management data, the results suggest that corporate social performance has a positive impact on water management performance and that water management performance influences the financial performance of the firms in the sample positively. We conclude that an inside‐out approach of corporate social responsibility addressing material issues, such as water in the food and beverage industry, helps to increase the financial performance in this industry. Academically, we contribute to the knowledge about the connection between water management and financial performance in the food and beverage industry. Furthermore, our results can be used by policymakers to implement standardized water indicators for the food and beverage industry. Finally, businesses can use the results of the study to improve their water‐related environmental performance.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».