Adoption of ESG Practices by SMEs: Evidence from Canada
Notice bibliographique
Résumé
Although small and medium-sized enterprises (SMEs) constitute more than 90 percent of businesses, employ around 70 percent of the global workforce, and create more than 50 percent of the global economic value, prior research pays disproportionate attention to large companies’ corporate responsibility (CR). In this study, we focused on SME adoption of environmental, social, and governance (ESG) practices as constituents of CR. By considering the complex and dynamic interdependencies among multiple stakeholders at multiple levels, we took a holistic and inductive approach to understand the interconnectedness between SMEs’ ESG consciousness and adoption. By conducting 32 semi-structured in-depth interviews with SME managers and the representatives of two stakeholders with critical roles in SMEs’ ESG adoption as finance and ESG-related support service providers, we developed a grounded theoretical model that explains the relationship between SMEs’ ESG consciousness and adoption. Our analysis reveals that depending upon their idiosyncratic circumstances, SMEs are conjointly under opposing enabling and constraining forces that have heterogeneous effects on their ESG consciousness and adoption. While their financial and human capital limitations, when coupled with competition, forces them to prioritize immediate survival and growth and constrain their ESG adoption, firm-specific incentives for positive impact and penalties for negative impact enable their ESG adoption. By accentuating the tension felt by SMEs between the choices to fit current versus future contexts, we contribute to the resource dependence and contingency theories in the SME CR field.
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 | 0,003 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».