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Enregistrement W3041095965 · doi:10.1002/bse.2572

Does green innovation affect the financial performance of Multilatinas? The moderating role of ISO 14001 and R&D investment

2020· article· en· W3041095965 sur OpenAlexfundno aff
Eduardo Alexander Duque Grisales, Javier Aguilera‐Caracuel, Jaime Guerrero‐Villegas, Encarnación García Sánchez

Notice bibliographique

RevueBusiness Strategy and the Environment · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueEnvironmental Sustainability in Business
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesConsejería de Salud y Familias, Junta de AndalucíaUniversidad de GranadaInnovation, Science and Economic Development Canada
Mots-clésAffect (linguistics)Panel dataInvestment (military)BusinessMultilevel modelGovernment (linguistics)ModerationNatural resourceAccountingEconomicsPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The purpose of this study is to explore the relationship between green innovation (GI) and financial performance (FP) in emerging markets multinationals from Latin America (Multilatinas). Aligned with the natural resource‐based view and institutional theory, and using moderated and hierarchical linear regression analyses with panel data from 86 listed firms during the period 2013–2017, we find that implementing effective GIs is not associated with greater FP. The paper also analyses the moderating effect of Environmental Management Systems (ISO 14001) and research and development (R&D) investment on the relationship between GI and FP. We find that Multilatinas' implementation of ISO 14001 does not affect the way they adopt GI and thus does not enhance their levels of FP, but a positive moderating effect is generated as companies increase their level of R&D investment. The paper expands knowledge of the way GI affects Multilatinas' FP, and these findings have policy implications for managers, policy makers, government and other institutions.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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 seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,190
Écart entre enseignants0,178 · 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

Citations233
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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