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Enregistrement W4211051141 · doi:10.1002/tie.22256

The sustainability of multinational enterprises' pandemic‐induced social innovation approaches

2022· article· en· W4211051141 sur OpenAlex
Jahan Ara Peerally, Claudia De Fuentes, Fernando Santiago, Shasha Zhao

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueThunderbird International Business Review · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueInnovation and Socioeconomic Development
Établissements canadiensSaint Mary's UniversityHEC Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMultinational corporationBusinessPovertyIncentiveSustainabilityProduct (mathematics)PandemicSanitationIndustrial organizationEconomic growthCoronavirus disease 2019 (COVID-19)EconomicsMarket economy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The COVID‐19 pandemic has prompted an unprecedented reaction in several multinational enterprises (MNEs). These MNEs have adopted social innovation approaches to meet the needs of vulnerable societal groups by swiftly innovating their business models; drastically changing their product offerings and customer bases; and producing COVID‐19 necessities. These approaches have alleviated some key pandemic‐induced social challenges related to health and sanitation. In this perspective article, we use secondary sources of information to present and exemplify the various types of MNE pandemic‐induced social innovation approaches. We open the discussion on whether these approaches are transitory in nature or whether they can and should be sustained in the long‐term, given the right incentives to these MNEs. We conclude by redefining MNEs' social innovation and by suggesting avenues for scholars, practitioners, policymakers, and educators to support this momentum in MNEs which we argue, if sustainable, can be fruitful for addressing other pressing grand challenges such as climate change, food security, poverty, and inequality.

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.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,832
Score d'incertitude au seuil0,823

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,224 · 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