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Enregistrement W4323569148 · doi:10.3390/su15064739

Corporate Social Responsibility of Financial Cooperatives: A Multi-Level Analysis

2023· article· en· W4323569148 sur OpenAlexaffabout
Marie Allen, Sophie Tessier, Claude Laurin

Notice bibliographique

RevueSustainability · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCorporate Social Responsibility Reporting
Établissements canadiensHEC MontréalUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCorporate social responsibilityBusinessDimension (graph theory)Dual (grammatical number)Virtuous circle and vicious circleService (business)Public relationsQualitative researchMarketingAccountingFinanceEconomicsPolitical scienceSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cooperatives, which have a dual mission that includes both business and social goals, are of particular interest for the study of corporate social responsibility (CSR). The aim of this study was to examine how cooperative directors influence the CSR strategies of their organization. We used a multi-level conceptual framework, consisting of micro, meso, and macro levels, to analyze qualitative data (20 interviews, observation of two board meetings and analysis of over 25 public documents) collected through a case study design that focused on the directors of three financial cooperatives operating under a large group of Canadian financial service cooperatives. Our study contributes first by building on prior studies that link CSR goals to the cooperatives’ dual mission and commitment to improving their community. We enrich prior findings by showing how directors play a crucial role in the enactment of the social dimension of CSR, but that conversely, cooperatives are vehicles for directors who want to contribute to the improvement of their community, thus creating a virtuous circle. Secondly, comparing bureaus operating in urban and rural areas allows us to show how the specificities of the community in which a cooperative evolves influence the approach of the directors towards the environmental dimension of CSR.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,033
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,033
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,011
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,083
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,240 · 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.

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

Citations7
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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