The role of sustainability control systems in translating CSR into performance in Iran
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This study aims to explore the extent to which companies rely on sustainability management control systems (SMCS) to translate corporate social responsibility (CSR) into superior performance building upon the premise of the natural resource orchestration perspective. Design/methodology/approach Data were collected based on a survey data set from 118 Chief Financial Officers of publicly listed companies in Iran. The theoretical model was tested using partial least squares structural equation modeling (PLS-SEM, SmartPLS 3.0) as a method that enjoys minimum demands concerning normality assumptions and sample size. Findings The findings support the full mediation effect of SMCS on the relationship between CSR and organizational performance. This implies that CSR affects performance only through the mediating role of SMCS. Practical implications The central premise in the proposed theoretical framework is that the utilization of proper management control mechanisms (i.e. SMCS) can help the organization to better synchronize, measure and manage – i.e. “orchestrate” – the social, environmental and economic impacts, and this, in turn, leads to improved organizational performance. Originality/value To the best of the authors’ knowledge, this is the first study of its kind, building on a unique synthesis of the agency cost perspective and resource orchestration theory, to introduce the “natural resource orchestration” approach for examining the intervening role of SMCS between CSR and organizational performance.
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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 | 0,004 | 0,010 |
| 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 | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».