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Enregistrement W4400907482 · doi:10.1007/s10479-024-06139-6

Comparing groups of units through composite indicators in a non-convex approach: corporate social responsibility for the food and beverage manufacturing industry

2024· article· en· W4400907482 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueAnnals of Operations Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueEfficiency Analysis Using DEA
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMinisterio de Ciencia e InnovaciónEuropean Regional Development FundNarodowe Centrum NaukiAgencia Estatal de InvestigaciónGeneralitat Valenciana
Mots-clésCorporate social responsibilityTheory of computationComposite numberFood industryBeverage industryBusinessIndustrial organizationRegular polygonMarketingMathematicsFood scienceChemistryPublic relationsAlgorithmPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This paper compares the performance of groups of units by composing indicators of corporate social responsibility (CSR) from an efficiency and productivity perspective, applicable across various industries. From a methodological perspective, our work extends the traditional input-oriented Benefit-of-the-Doubt (BoD) model in the multiplier form, by first adapting it to accommodate the non-convexities of the production set, and second, by innovatively applying it to compare indicators across groups of firms. This adaptation, pioneered in our study, leverages the framework previously established in the literature to address more complex scenarios. From an empirical perspective, we contribute by comparing the efficiency and productivity in CSR activities of food and beverage companies across regions of Europe, the United States and Canada, and Asia–Pacific over the period 2009–2018. The paper reveals that USA-Canadian firms tend to perform best with respect to CSR, followed by European firms, and that Asian-Pacific firms achieve the worst efficiency and productivity results. The study also shows that regional catching up in CSR productivity occurred over the analyzed period.

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.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,224
Score d'incertitude au seuil0,520

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,561
Tête enseignante GPT0,508
Écart entre enseignants0,053 · 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