The effect of supply chain drivers on SMEs motivation to engage with CSR activities: a psychological perspective
Notice bibliographique
Résumé
Those parties involved in promoting the Corporate Social Responsibility (CSR) agenda to SMEs are interested in the potential of supply chain drivers as an incentive to participate. Most SMEs have been affected by the inclusion of CSR criteria into procurement strategies (DTI et al., 2002), however qualitative research appeared to indicate this supply chain pressure might be counter-productive "a number of smaller businesses in the group discussions expressed concern about this pressure, seeing it as reducing the fun and fulfilling aspect of engagement and encouraging more bureaucracy at a cost of greater impact. There was real concern that this would put off other businesses." (DTI et al., 2002, p.16.). Our research aimed to explore the attitudes of SME owner/managers towards supply chain pressure to engage in CSR, in particular the extent to which such external pressures may undermine internal drivers towards engagement with CSR which may be based on owner/managers' values. Based on insights gained from interviews with 25 owner/managers, an online questionnaire was constructed and distributed to SMEs throughout the South of England. In all, 103 responses were received from across a wide range of sectors. The results indicate that although most respondents stated that they would be happy to comply with environmental (82%) and social criteria (55%) set by purchasers in large organisations, the concerns raised in the above DTI report have some foundation. A quarter of respondents in our survey indicated that they would be put off tendering by extra criteria and a minority (12%) thought that inclusion of such criteria would be counter-productive. Results confirmed that there is a danger of a "ceiling effect" as when asked whether imposed standards would set a lower level of responsible behaviour than they would set for themselves, 33% said they would, with only 25% disagreeing. Comments indicated a dislike of bureaucracy and a preference for voluntary engagement in CSR activities.
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 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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
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 ».