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Enregistrement W3167963538 · doi:10.1108/srj-04-2020-0117

Gender identities and corporate social responsibility practices: a biographical approach of managerial recompositions in SMEs context

2021· article· en· W3167963538 sur OpenAlexaff
Gabriel Etogo, Etgard Manga Engama, Théophile Serge Nomo

Notice bibliographique

RevueSocial Responsibility Journal · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender Diversity and Inequality
Établissements canadiensUniversité du Québec à Trois-Rivières
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOriginalityCorporate social responsibilityValue (mathematics)Identity (music)Context (archaeology)SociologySocial identity theoryPerspective (graphical)Qualitative researchPublic relationsSocial groupPolitical scienceSocial scienceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose The purpose of this paper is to question gender identities as the basis for a differentialist conception of how to conceive and practice corporate social responsibility (CSR). Design/methodology/approach This study has used a qualitative approach to study five paths of small and medium-sized entreprises (SMEs) female entrepreneurs. This study selected female entrepreneurs who can bring us rich material, which highlights the relationship between the concepts of gender identity and CSR practices. In this perspective, this study has retained five “revealing” cases. Findings By establishing a break with the ontological experience that contributes to the application of CSR practices as a natural expression of behaviour, this study shows how social relations of sex reproduce but also how social relations are subverted with respect to the requirements relating to CSR practices. Originality/value The main originality of this approach consisted in adopting the concept of “gender inversion”, characteristic of “gender mobility”, to identify the potential and/or effective observable recompositions in the field of managerial behaviours.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0070,013
Communication savante0,0040,006
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,239
Tête enseignante GPT0,372
Écart entre enseignants0,133 · 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'étudeQualitatif
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

Citations3
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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