Les contributions mutuelles entre les ONG locales et les entreprises : un facteur de crédibilité du rapportage social fondé sur trois piliers
Notice bibliographique
Résumé
Les critiques portant sur la qualité des informations extra financières divulguées aux parties prenantes, y compris aux O.N.G, sont constantes. Le manque de crédibilité du rapportage social revêt autant des enjeux financiers que des enjeux d’opérationnalisation du développement durable. La collaboration des O.N.G à l’échelle territoriale, locale, avec les entreprises est peu abordée dans les recherches empiriques de même que leur contribution mutuelle à la crédibilisation du rapportage social. Notre recherche qualitative réunit des experts du développement durable et des représentants des O.N.G locales dans un espace de dialogue dont les confrontations font ressortir des réflexions qui aideront les entreprises à améliorer la qualité de leur rapportage social. Nous montrons du point de vue managérial que la crédibilité s’appuie d’une part sur une collaboration nourrie entreprises/O.N.G locales selon trois dimensions : une posture collaborative, des moyens et des objectifs communs puis des valeurs partagées. D’autre part, nous montrons que les O.N.G contribuent par leurs actions à la construction du contenu du rapportage social. Notre apport académique concerne la crédibilité du rapportage social qui se cristallise sur trois piliers : son instrumentalisation, sa construction et la divulgation des informations.
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 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 | 0,008 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,012 |
| Communication savante | 0,010 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,001 |
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 ».