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Enregistrement W3169000206

Profit-Driven Corporate Social Responsibility as a Bayesian Real Option in Green Computing

2018· article· en· W3169000206 sur OpenAlexaff
Hemantha S. B. Herath, Tejaswini Herath

Notice bibliographique

RevueSSRN Electronic Journal · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGreen IT and Sustainability
Établissements canadiensBrock University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCorporate social responsibilitySustainabilityProfit (economics)Multidisciplinary approachBayesian inferenceSocial responsibilityInvestment decisionsInvestment (military)BusinessBayesian probabilityEnvironmental economicsManagement scienceEconomicsMicroeconomicsFinanceBehavioral economicsComputer scienceArtificial intelligencePublic relations
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The idea that socially responsible investments can be viewed in terms of real options is relatively new. We expand on this notion by demonstrating how real option theory, within a Bayesian decision-making framework, can be used by managers to help when making green technology investment decisions. The Bayesian decision framework provides a more flexible approach to investment decision making because it adjusts for new information. Responding to a call for multidisciplinary and multifaceted research in environmental sustainability, this paper integrates ethics, finance, and information technology by viewing investments in environmentally friendly technology as a profit-driven CSR real option. Our model provides managers with the analytic tool needed to make the business case for CSR initiatives providing an opportunity for firms to create economic, social, and ecological solutions that benefit all stakeholders. The practical applicability of our model is demonstrated in an illustrative case scenario based on real data.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,453
Score d'incertitude au seuil0,753

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,241 · 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'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

Citations2
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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