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Enregistrement W3118572261 · doi:10.1002/csr.2107

How do firms achieve corporate social performance? An integrated perspective

2021· article· en· W3118572261 sur OpenAlexaff
Walid Ben‐Amar, Claude Francœur, S. Marsat, Aida Sijamic Wahid

Notice bibliographique

RevueCorporate Social Responsibility and Environmental Management · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCorporate Social Responsibility Reporting
Établissements canadiensUniversity of TorontoHEC MontréalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCorporate social responsibilityIncentiveCorporate governanceBusinessPerspective (graphical)Context (archaeology)Sample (material)Compensation (psychology)Industrial organizationAccountingPublic relationsEconomicsMicroeconomicsFinancePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This study provides an integrated view of the combined direct and indirect effects of the main drivers of CSR performance, at country, firm and CEO levels respectively. We extend prior literature by showing that the institutional context, firm CSR governance practices, and CSR‐related compensation incentives have impacts of different magnitudes on CSR performance, as well as significant combined effects. Using an international sample of 1272 observations over 20 countries, we document significant indirect cascading effects of the institutional setting and firm‐specific governance practices on CSR performance. From a managerial perspective, we find that firms operating in countries that are less oriented towards satisfying the needs of the stakeholders still have the ability to counterbalance this institutional impact and achieve relatively high CSR performance by implementing sound firm‐level CSR governance practices and incentives.

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)0,005
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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0010,007
Communication savante0,0110,008
Science ouverte0,0010,007
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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,198 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations24
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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