Profit-Seeking Corporate Social Responsibility in Developing Countries: The Risk of Conflating CSR and R&D
Notice bibliographique
Résumé
Strategic corporate social responsibility (CSR) has drawn praise for representing the "sweet spot" between communities’ needs and firms’ resources, capabilities and efforts. But what if the concept is pushed to its limits? A firm can initiate CSR projects not just to help communities, but to directly realize profit from them. In this conceptual paper, we ask how CSR is understood and functions when the intent of CSR projects is to conduct a form of research and development (R&D). The intended innovations are not science-based, but socially oriented; they seek to determine how to profitably meet the needs of poor people in developing countries. We develop our argument from conversations with managers and teaching cases that explain how executives believe CSR helps firms (learn how) to profitably serve new potential customers – whether through developing new markets or new products and services with a social purpose. Using CSR as a form of "living R&D" allows firms to make mistakes and to avoid short-term shareholder pressures. But there are very real risks to what in essence is unregulated experimentation on poor people, and we highlight some of them. Our argument highlights the ways in which such innovation and profit-oriented CSR challenge thinking on both CSR and R&D, and we make practical recommendations for how to ensure that intended beneficiaries are not harmed, but can instead benefit.
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 | 0,016 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,033 |
| Communication savante | 0,009 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| 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 ».