Corporate Social Responsibility Funding and Its Impact on India’s Sustainable Development: Using the Poverty Score as a Moderator
Notice bibliographique
Résumé
This study investigates the impact of corporate social responsibility (CSR) funding in the education sector and the environment and how it affects India’s sustainable development. This study was conducted using secondary data and the data were collected from 28 Indian states and three union territories for the four fiscal years 2018 to 2021. This study examines the hypothesis using the generalized method of moments (GMM). As a result, it is found that overall CSR funding positively contributes to India’s sustainable development. Additionally, this study finds that CSR funding in education and the environment supports India’s sustainable development. It is also observed that, under the interaction effect of poverty (poverty score), CSR funding (total) and CSR funding on education positively affect sustainable growth. However, CSR funding for environmental activities does not significantly influence India’s FD under the moderation of poverty score. These factors are essential for India’s sustainable development and poverty reduction. Investing CSR funds in rural development, education, the environment, health, and other areas supporting India’s sustainable development leads to impressive economic growth and reduces poverty. Hence, it is attributed that CSR funding plays a vital role in India’s sustainable development. Future research can be carried out on CSR policies and funding using different variables and periods.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».