L'influence du niveau d'institutionnalisation de la RSE sur l'efficacité des réseaux inter-organisationnels en temps de crise : le cas des entreprises du secteur industriel au Liban
Notice bibliographique
Résumé
L'objectif de cette thèse est d'explorer l'influence du niveau d'institutionnalisation des stratégies RSE sur l'efficacité des réseaux inter-organisationnels dans un contexte spatio-temporel aussi particulier. Plus spécifiquement, la thèse aborde le contexte libanais, où la stabilité socio-économique du pays a laissé place à des bouleversements depuis 2019. Et pour atteindre l'objectif fixé, La thèse s'appuie dans un premier temps sur la théorie néo-institutionnelle pour étudier l'influence de la crise sur le niveau d'institutionnalisation de la RSE. La thèse s’appuie dans un second temps sur le cadre des déterminants externes de réseaux organisationnels, pour étudier l'influence du niveau d'institutionnalisation de la RSE sur les déterminants de réseaux organisationnels. La thèse adopte une approche épistémologique post-positiviste, selon une méthodologie quantitative exploratoire suivant un raisonnement hypothético-déductif. Les données sont collectées et analysées sur la base d'un questionnaire adressé à un échantillon aléatoire d'entreprises composé de moyennes et grandes entreprises industrielles libanaises issues de divers secteurs de production. Les résultats empiriques ont révélé ce qui suit : premièrement, aucune influence des situations de crise sur les pressions institutionnelles globales. Deuxièmement, les réponses des entreprises aux pressions institutionnelles dans les situations de crise favorisent des stratégies institutionnelles divergentes plutôt que convergentes. Troisièmement, l’étude affirme une influence positive du niveau institutionnel de la RSE sur les cinq déterminants de l’efficacité du réseau, de l’asymétrie, de la légitimité, de la réciprocité, de l’efficience et de la stabilité. Cependant, une influence positive significative ne peut être validée qu’en termes de l’asymétrie et de la légitimité
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».