The role of responsible management education (RME) in helping to address irresponsible practices: A case study from the global south
Notice bibliographique
Résumé
The literature on Responsible Management Education (RME) has consistently advocated for its effectiveness in equipping future leaders with the essential knowledge and skills. Various studies (Nonet & Kassel, 2016; Russo et al., 2023; Eustachio et al., 2024) have supported the positive impact of RME on shaping ethical and sustainable behaviour (Zhang & Szerencsi, 2022) and thus, in impacting on reducing irresponsible or poor behaviours. This paper aims to investigate the underlying causes of irresponsible behaviour and propose ways in which an institution can leverage its existing initiatives on education for sustainable development (ESD) to mitigate such behaviours and promote a more responsible and sustainable learning environment. This research paper is part of an interpretive, inductive, qualitative study that aims to investigate the obstacles and catalysts for sustainability in higher education institutions (HEIs). Empirical evidence was obtained through thematic analysis of 43 semi-structured interviews conducted as part of a single case study in a Saudi Arabian higher education institution (HEI). This organisation has a strong history of integrating responsible management principles (PRME) into its teaching, research, and operations. Despite this, the study revealed that the institution still faces sustainability challenges due to certain irresponsible actions. Despite being a signatory of PRME, there are underlying challenges in behaviour. Consequently, it is crucial to raise awareness. Participants suggested that additional institutional support is necessary to cultivate awareness among students from the initial stages of their enrolment in the university until graduation. In addition, it is recommended by Mousa et al. (2023) that RME should incorporate community outreach activities outside of the university in order to effectively raise awareness and acquire additional skills. This paper is valuable because it is one of a few studies to address a gap in the literature on Responsible Management Education (RME). Specifically, it focuses on the barriers that PRME signatory institutions in Saudi Arabia face. Russo et al. (2023) verified that more than 75% of RME literature originates from the global north. This finding emphasises the need for additional empirical research from the global south, particularly from the Middle East and North Africa (MENA) region, where RME is in high demand (Mousa et al., 2020).
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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 | 0,007 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,009 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».