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Enregistrement W3021038793 · doi:10.1002/csr.1952

Sustainability cross‐sector partnerships: The strategic role of organizational structures

2020· article· en· W3021038793 sur OpenAlexafffund
Eduardo Ordonez‐Ponce, Amelia Clarke

Notice bibliographique

RevueCorporate Social Responsibility and Environmental Management · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSustainable Building Design and Assessment
Établissements canadiensUniversity of WaterlooAthabasca University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaMitacs
Mots-clésSustainabilityBusinessSustainability organizationsPrivate sectorPublic sectorOrganizational structureCivil societyPublic relationsIndustrial organizationManagementEconomic growthEconomicsPolitical sciencePolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Organizations partner for strategic reasons and sustainability is a strategic opportunity. However, organizations' strategic engagement in sustainability partnerships has been mainly qualitatively studied. This research aims to determine if structures, a key component of the strategy, are implemented within organizations when joining sustainability partnerships, whether organizational structures mediate between goals and outcomes achieved from partnering, if highly structured organizations achieve highly valued outcomes, and if organizational structures differ according to the sector. Data from 224 organizations from the public, civil society, and private sectors partnering in large cross‐sector partnerships for the sustainability of four cities were collected and quantitatively analyzed finding that structures are implemented by organizations when partnering for sustainability, that is, sustainability partnerships are strategic; structures do not mediate between goals and outcomes; being highly structured is not enough for accomplishing valuable outcomes; and informal structural features are the most implemented by organizations, with public sector organizations differing from other sectors.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,028
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,047

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,028
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,004
Communication savante0,0060,004
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,235
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

Citations25
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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