Corporate Sustainability: Study of Factors that Affect Corporate Towards Organizational Sustainability in Today Fast-Changing World
Notice bibliographique
Résumé
Sustainability has always run through social and economic activities. As significant economies have competed for their interests in the past few years, this situation has caused a global economic depression. Additionally, this situation worsened due to the spread of the COVID-19 pandemic around the world. The international politics, economy, and Culture are undergoing unprecedented destruction and challenges from the COVID-19 pandemic that has caused businesses in many countries and regions to close or are about to face bankruptcy. More and more employees are getting laid off every day since the COVID-19 began. Even employees who are employed are feeling unsecured. So, in the face of uncertainties and difficulties facing corporations worldwide, we need to find a better way to extend the company's life cycle in a more structured and sustainable manner. The main research question for this study is "What are the factors that have significant effects on organizational sustainability?" In this study, twelve independent variables including Leadership (L.S.), Management (M.N.), Culture (C.T.), Structure (S.T.), Workforce diversity (W.D.), Organizational age (O.A.), Staff age (S.A.), Mindset (M.S.), Technology (T.N.), Organizational dimension (O.D.), Group structure (G.S.), Business locations (B.L.) and one dependent variable called Sustainability (SUS) is the studied. This study aims to understand the structural relationships among these potential variables that could influence corporate sustainability. The dataset utilized to test the hypothesis postulated in this study using Structural Equation Models (SEM). This study suggested that the Leadership, Management, and Staffing Age significantly affects organizations towards organizational sustainability. Considering the different politics, economy, and cultural backgrounds in countries and industries, the study also found that some irreconcilable factors affect the performance of leadership, management, and staff ages. Thus, this study identified effective leadership, management, and staff age as strategies to lead organizations further towards organizational sustainability. The results of this study provide some valuable suggestions for all companies facing the COVID-19 threats right now to bring back to life and become more sustainable in the years to come and provide some evidence for future researchers to explore this field further.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».