MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W6995367618

Organizational Ecology and Culture Change as Policy Tools for Attaining Sustainability in Business

2021· other· en· W6995367618 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueYork University Digital Library (York University) · 2021
Typeother
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer-related molecular mechanisms research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSustainabilityOrganizational cultureOrganizational ecologyProcess (computing)Sustainability organizationsOrganizational changeCulture change
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,100

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0070,004
Études des sciences et des technologies0,0060,038
Communication savante0,0180,019
Science ouverte0,0020,011
Intégrité de la recherche0,0040,004
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,204 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueYork University Digital Library (York University)→Même sujetCancer-related molecular mechanisms research→Travaux en français237 207→