MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3160498824 · doi:10.1002/bse.2808

How do small businesses pursue sustainability? The role of collective agency for integrating planned and emergent strategy making

2021· article· en· W3160498824 sur OpenAlexaffabout
Christopher Luederitz, Guido Caniglia, Barry A. Colbert, Sarah Burch

Notice bibliographique

RevueBusiness Strategy and the Environment · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueEnvironmental Sustainability in Business
Établissements canadiensUniversity of WaterlooWilfrid Laurier UniversityMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSustainabilityCLARITYBusinessFutures studiesCraftAgency (philosophy)Sustainability organizationsTheory of planned behaviorSocial sustainabilityStructuringPublic relationsMarketingProcess managementEconomicsManagementControl (management)SociologyPolitical scienceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Research on sustainability strategy in large corporations has shown that carefully planned strategies can address environmental and social concerns. However, we still lack clarity on how small businesses form sustainability strategies. Assuming that small businesses can—or should—carefully plan strategies is inappropriate considering that such organizations often lack the needed resources, foresight, and formalized decision‐making structures. Building on the study of two craft breweries in Canada and Germany, we detail how a combination of planned and emergent actions enables owners, employees, and external stakeholders to jointly form strategic sustainability orientation. Developing these findings into an integrated activity‐based model, we show the need to move beyond the dichotomy between planned and emergent strategizing. We contribute a human‐centered perspective to the sustainability strategy literature and suggest that research should take the role of people in small businesses more seriously as here interpersonal relationships and collective agency are central in forming strategic sustainability orientation.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,386
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,197 · 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.

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

Citations46
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBusiness Strategy and the EnvironmentMême sujetEnvironmental Sustainability in BusinessTravaux en français237 207