Responsible stakeholder engagement marketing
Notice bibliographique
Résumé
• Customer Engagement Marketing (CEM) aims to boost customer/firm relationships. • CEM thus overlooks the quality of the firm’s relationship with other stakeholders. • We thus propose Responsible Stakeholder Engagement Marketing (RSEM). • We define RSEM and develop a conceptual framework of RSEM drivers and outcomes. • We show how RSEM can be used to boost the firm’s relationships with its stakeholders. By strategically cultivating customers’ engagement, Customer Engagement Marketing (CEM) boosts the firm’s relationships with its customers. However, CEM’s isolated customer focus overlooks the importance of cultivating other firm stakeholders’ (e.g., employees’ or suppliers’) engagement with the firm, exposing a pertinent gap in the literature. Addressing this gap, we conceptualize Responsible Stakeholder Engagement Marketing (RSEM) as a theoretical sub-set of the broader corporate social responsibility (CSR) concept. We define RSEM as a firm’s deliberate strategic effort to stimulate and empower its stakeholders to make responsible contributions to the firm, other stakeholders, and the environment . We also develop a framework and an associated set of propositions that are informed by stakeholder theory, which suggest that a firm’s internal (vs. specific external) stakeholders’ need for the firm’s social responsibility differentially affects its instrumental, compliant and moral RSEM strategy, thereby uniquely impacting (a) its stakeholders’ contributions to the firm, other stakeholders, and the environment, and (b) the firm’s triple bottom-line performance. We conclude by discussing key implications that arise from our analyses.
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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 | 0,010 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,010 |
| Communication savante | 0,014 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,031 | 0,005 |
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 ».