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Enregistrement W4410020253 · doi:10.1016/j.jenvman.2025.125550

Customers matter: How do key corporate customers affect the environmental-financial performance relationship?

2025· article· en· W4410020253 sur OpenAlexaff
Chien‐Ming Chen, Hillbun Ho

Notice bibliographique

RevueJournal of Environmental Management · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueEnvironmental Sustainability in Business
Établissements canadiensWilfrid Laurier University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBusinessProfitability indexKey (lock)Customer relationship managementMarketingAffect (linguistics)Industrial organizationFinanceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper examines how the relationship between the supplier's environmental and financial performance may be contingent on its key corporate customers' environmental performance (EP). Drawing on status theory, we theorize that the financial rewards a supplier receives for its environmental improvements depend on both its EP and that of its key customers. An analysis of panel data from U.S. public firms validated our hypotheses. We find a curvilinear relationship between suppliers' EP and financial performance (FP). We also find that the curvature and direction (i.e., increasing or decreasing) of the relationship depend on key customers' EP. Our results contribute to the literature by providing theoretically grounded explanations and empirical evidence that emphasize the importance of key stakeholders in suppliers' EP‒FP relationships. This research is the first large-scale study in the corporate environmental management literature to empirically examine customer influence on profitability. • The EP-FP relationship for a supplier could take a different shape depending on the customers' EP. • FP is concave increasing in EP when the customers have high EP. • FP is convex decreasing in EP when the customers have low EP. • Provide a novel revenue-cost framework for analysing the higher-order effect of EP on FP.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,189
Écart entre enseignants0,181 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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