Organizational Ecology and Culture Change as Policy Tools for Attaining Sustainability in Business
Notice bibliographique
Résumé
This paper focuses on two process tools that can be used to promote sustainability in organizations, organizational culture change and organizational ecology. These tools offer unique toolsets for companies in creating long-term environmental sustainability. The paper utilizes the Yin Case study method, focusing on the Canadian telecommunications company Telus Inc and international food supplier The Kraft Heinz Company. This paper primarily uses document and case study analysis. Culture change has been a successful tool for Telus Inc in improving its environmental sustainability and its model could be replicated by other companies to improve their own. Organizational ecology may be difficult to employ but Eric Trist’s version offers a complementary model to the social purpose business model. Future research is needed to determine how this version of organizational ecology could specifically be used to improve a company’s environmental sustainability. Both tools have potential to give companies adaptable and formidable methods of increasing internal and external environmental sustainability within their organizations. In addition, if utilized fully, these processes would improve the overall competitiveness of these organizations as seen with Telus Inc and its decade long culture initiative.
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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 | 0,019 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,038 |
| Communication savante | 0,018 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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.
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 ».