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Enregistrement W4214893244 · doi:10.1002/bse.3025

What motivates environmental and social sustainability in family firms? A cross‐cultural survey

2022· article· en· W4214893244 sur OpenAlexaff
William Nikolakis, Doina Olaru, Andreas Kallmuenzer

Notice bibliographique

RevueBusiness Strategy and the Environment · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueFamily Business Performance and Succession
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSocioemotional selectivity theorySustainabilityCollectivismVisionSocial psychologyMarketingBusinessEconomicsPublic economicsPsychologySociologyIndividualismDevelopmental psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Evidence shows that positive family dynamics can motivate environmental and social strategies (ESS) in family firms. Using a stated choice method, we examine how family conflict, trust and socioemotional wealth (SEW) influence ESS choices and interact with other trade‐offs among family firms in two distinct cultural contexts: Chile and India. In Chile, we found that where there was more conflict, there were less ESS choices selected. However, in Chile, higher trust produced less relational conflict and more ESS preferences, suggesting supportive norms and group cohesion in these firms. Chilean respondents selected ESS choices more generally, which may be influenced by cultural dimensions that support sustainability, like uncertainty avoidance, indulgence and collectivism. Formal written sustainability visions in family firms created positive environmental norms in both countries and in Chile led to higher ESS preferences. Indian respondents with higher SEW were more likely to adopt ESS choices. Younger family firms in both countries were more likely to adopt ESS, suggesting generational dynamics and selectivity theory may be at play. Creating safeguards for maintaining positive emotional dynamics and tools for creating formal sustainability visions are important steps for enabling ESS among family firms.

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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,893

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,208 · 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'étudeObservationnel
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

Citations41
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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