A bibliometric analysis: Corporate social responsibility and firm value
Notice bibliographique
Résumé
This literature review was conducted in the form of a bibliometric analysis (Zupic & Čater, 2015) to examine the trends and findings of studies on corporate social responsibility (CSR) and firm value. There were 269 Scopus-indexed publications published between 2007 and 2023 analyzed in this study, then processed with R Biblioshiny to generate and visualize the citation matrix and bibliometric network. VOSviewer and additional analysis were also undertaken. The trend of publications on CSR and business value has significantly increased every year, especially in 2022, where 54 publications were made, hitting an annual publication growth rate of 10.58 percent. The results of the review revealed the USA as the most influential nation, and the Journal of Business Ethics as the journal with the strongest influence. An article with 989 citations was published in the Management Science journal written by Lee S., making it the most influential article. Based on the co-occurrence network, the intensity of research on the relationship between CSR and firm value has increased between 2017 and 2021. Jo H. appeared as the most frequently cited author in this field based on co-citation and the USA and Canada were the top two countries in terms of collaboration among countries. This study provides useful insights for future CSR and business value studies. This research is very important for researchers studying CSR and firm value literature. In particular, the findings allow new researchers to quickly identify the theoretical underpinnings, as the leading researchers and documents identified in this study provide an entry point for new researchers.
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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 | 0,008 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,159 | 0,202 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».