Understanding the many shades of corporate social responsibility-coporate and brand evaluations
Notice bibliographique
Résumé
Corporate social responsibility (CSR) programs are becoming increasingly diversified and sophisticated. Despite the wide use and rapid evolution of CSR practices, existing marketing research, which examines across CSR strategies, and the many shades of CSR, is scant (Peloza and Shang 2011). The goal of this dissertation is, therefore, to understand whether various strategic orientations of CSR can potentially translate into differential consumer responses. Two inter-related studies were conducted to fulfill this research goal. Study 1 aims to provide preliminary evidence in bridging the different CSR forms (Philanthropic, Promotional, and Shared-value) with individuals' corporate brand evaluations, as well as their construed CSR motives. Study 2 seeks to uncover the consumer pathways for realizing the differential effects of the diverse CSR forms from the consumer persuasion perspective. Taken together, the findings of these two studies demonstrate that consumers reward companies embracing Shared-value CSR, as opposed to Philanthropic and Promotional CSR, in two ways: 1) enhanced image-related responses (i.e., CSR image and trustworthiness); 2) enhanced competence-related judgment (i.e., perceived corporate ability), as well as product-related expertise and innovation capacity. This research identifies the boundary conditions of the above effects by introducing the moderating role of "corporate competence", and further sheds light on consumers' psychological processes that underlie their judgment.
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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 | 0,006 | 0,014 |
| 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 | 0,001 | 0,011 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».