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Enregistrement W3087259743 · doi:10.1108/sbr-10-2019-0129

An implicit-explicit examination of differences in CSR practices between the USA and Europe

2020· article· en· W3087259743 sur OpenAlexaff
William LaGore, Lois S. Mahoney, Linda Thorne

Notice bibliographique

RevueSociety and Business Review · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCorporate Social Responsibility Reporting
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCorporate social responsibilityOriginalityValue (mathematics)Index (typography)Empirical researchPrincipal (computer security)Social responsibilityClassical economicsPositive economicsBusinessPolitical scienceSociologyEconomicsPublic relationsSocial scienceMathematicsComputer scienceStatisticsQualitative research

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose The purpose of this study is to validate the Matten and Moon (2008) implicit-explicit corporate social responsibility (CSR) model by examining whether the respective differences in CSR practices between Europe and the USA reflect their respective societal expectations. Design/methodology/approach The principal component analysis is used to develop an innovative societal expectations index (SEI). This study tests the relationship between SEI and CSR through panel data and t -tests. Findings The empirical findings show a significant association between the SEI and all forms of CSR, which provides empirical support for Matten’s and Moon’s implicit-explicit framework. Originality/value This study is the first to develop an SEI to validate the Matten and Moon (2008) model that predicts implicit countries would adopt and conform to broader societal expectations for CSR, and therefore be more likely to embrace CSR activities than their counterparts in explicit countries.

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)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,131
Score d'incertitude au seuil0,351

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,107
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,212 · 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.

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

Citations9
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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