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Enregistrement W4391065990 · doi:10.5539/jms.v14n1p47

The Role of Corporate Social Responsibility and Emotional Intelligence Towards Effective Management: Empirical Evidence from Saudi Arabia

2024· article· en· W4391065990 sur OpenAlexvenueno aff
Hamad Alhumoudi, Khalid Alfarhan

Notice bibliographique

RevueJournal of Management and Sustainability · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueOrganizational Leadership and Management Strategies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCorporate social responsibilityBusinessSustainabilityEconomic shortageEmotional intelligenceCompetition (biology)Public relationsSocial responsibilityEmpirical researchMarketingPrivate sectorBusiness sectorPolitical sciencePsychologyEconomic growthEconomicsSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In today’s fast-paced business world, companies are experiencing rapid changes and fierce competition, where Social and Environmental Responsibility needs to be prioritized for good management practices. Corporate Social Responsibility (CSR) and Emotional Intelligence (EI) have become increasingly important in management. However, there is a shortage of research that scientifically explores how these two elements interact, particularly within Saudi Arabia’s private corporate sector. To fill the gap, this research aims to examine the relationship between CSR, EI and effective management in the private corporate sector and its impact on organizational performance, on any possible mediating or moderating factors. An online survey with 200 respondents (employers and managers of the business sector) was conducted and analyzed using SPSS along with factor analysis to extract latent factors from the observed variables. The findings revealed that both EI and CSR have a significant positive impact on effective management. At the same time, CSR and EI emerged as stronger predictor of effective management. These results highlight the importance of fostering EI and integrating CSR initiatives to enhance managerial effectiveness in organizations, leading to long-term sustainability with a positive impact on the community.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,338
Score d'incertitude au seuil0,639

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,252 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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