MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4416007800 · doi:10.5465/amproc.2025.169bp

Small Business, Big Responsibility: The Social Responsibility Experience of Rural Small Business

2025· article· en· W4416007800 sur OpenAlexaffabout
Julie Pitcher Giles, William Green

Notice bibliographique

RevueAcademy of Management Proceedings · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRural development and sustainability
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSmall businessRural areaSocial responsibilityCorporate social responsibilityContext (archaeology)Rural sociologyRural management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Though well-established in literature and practice, the experience of corporate social responsibility has rarely been examined in the context of the rural community, a valuable and unique setting often dominated by small business in both developed and underdeveloped economies. This qualitative study examined the experience of social responsibility among twenty-four small businesses throughout rural Newfoundland, Canada, and explored the perceived impact of the rural context on that experience. Findings contribute to a rich characterization of the social responsibility experience among rural small business owners and reveals that engagement in this type of behavior is not specifically linked to a deliberate effort to enhance business performance, rather, an overwhelmingly desire to support and enrich the community. Revelations of the benefits of such engagement, and a consistent experience of significant personal cost to these rural small business owners are particularly noteworthy. This research extends scholarly knowledge related to small business and rural social responsibility by deepening the current understanding of the experience in the rural context. Further, it offers recommendations on future policy directions related to social and economic development in rural communities, and to practical considerations for rural small business owners in their engagement with their rural communities.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,670
Score d'incertitude au seuil0,414

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,228 · 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'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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAcademy of Management ProceedingsMême sujetRural development and sustainabilityTravaux en français237 207