Notice bibliographique
Résumé
With the political and media spotlight falling on climate change, sustainability, the ethics of business leaders (and those in the financial services preceding the recession) as well as the other global problems in the under-developed world of poverty, HIV, etc., the business world is beginning to see the necessity of being more socially and ecologically responsible. This is not just about being ‘green’, but about exploring the full range of socially responsible behaviours. As Theodore Zeldin suggested in his book An Intimate History of Humanity: ‘The Green Movement could not become a major political force so long as it concerned itself primarily with natural resources rather than with the full range of human desires. Its setbacks are yet another example of idealism being unable to get off the ground because it has not looked broadly enough at human aspirations in their entirety’. This book, edited by Craig Smith and his colleagues, provides the research base to this growing and increasingly important field. They focus on three key issues of corporate responsibility: embedding corporate responsibility, marketing and corporate responsibility and corporate responsibility and developing countries. Their contributors are comprised of some of the leading international scholars in the field from eight different countries: Australia, Belgium, Canada, France, Italy, the Netherlands, UK and the United States. This volume is based on state of the art research, which illustrates the importance of corporate responsibility, not only in terms of the ethical and environmental challenges but also because of their business imperative.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,736 | 0,716 |
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 ».