Green competitive advantage: Examining the role of environmental consciousness and green intellectual capital
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study was to examine the role of environmental consciousness and green intellectual capital (GIC) for green competitive advantage. The association between environmental consciousness and each component of GIC—green human capital, green relational capital, green structural capital—is tested in this study. Tests are also carried out to examine the association of each GIC element with green competitive advantage. Data were collected using an online questionnaire. A total of 237 questionnaires were sent to the CEOs of medium manufacturing companies in Bali Province, Indonesia. There were 72 returned questionnaires that could be analyzed (a 30.37% usable response rate). Data analysis was performed using variance-based structural equation modelling with the partial least square (SEM-PLS) approach with WarpsPLS 7.0. The findings show that there is a positive and significant association between environmental consciousness and each component of GIC: environmental consciousness with green human capital, environmental consciousness with green relational capital and environmental consciousness with green structural capital. The findings also demonstrate that each component of GIC has a significant positive association with green competitive advantage: green human capital with green competitive advantage, green relational capital with green competitive advantage and green structural capital with green competitive advantage. This research implies that going green through the adoption of green practices can contribute to green competitive advantage.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle