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Enregistrement W4411348594 · doi:10.18280/ijsdp.200511

Collaborative and Reciprocal Influences Across Bank and Customer Synergistic Sustainability: Developing a Framework for Sustainable Business Viability

2025· article· en· W4411348594 sur OpenAlexvenueno aff
Jugal Kishor Kushwaha, Abhijit Ghosh, Anjay Kumar Mishra, Om Prakash Giri

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Sustainable Development and Planning · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueService and Product Innovation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSustainabilityBusinessReciprocalProcess managementSustainable businessEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sustainability in banks is now widely recognized as a relationship that grows from a dialogue between banks and customers, especially in developing countries.This paper offers a construct in framing toward mutual accountability in sustainability and managing ESG risks.Backed by stakeholder theory, systems thinking, and corporate social responsibility, the framework presents a six-level ESG co-creation model based on prosocial values of trust, transparency, and mutual goals.Scoping review methodology was used for this framework and guided by the framework of Arksey and O'Malley, extended by Levac et al., and presented in compliance with the PRISMA-ScR guidelines.We conducted an online search within Scopus, Web of Science, Google Scholar, and JSTOR for articles between 2010 and 2025 on bank-customer sustainability interactions.Fifty studies that met the inclusion/exclusion criteria were reviewed using a structured data extraction.Inductive thematic analysis was performed with validated inter-coder reliability.The study reveals internal and external drivers of sustainability for banks and customers with digital innovation and co-creation as the main enablers.This framework provides actionable recommendations for banks, policymakers, and sustainability champions to create ethical, resilient, and inclusive financial ecosystems.

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 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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,469
Score d'incertitude au seuil0,892

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,290 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations0
Publié2025
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