Accepted by the Journal of Business Ethics for the Special Issue on: Corporate Social Responsibility Implementation Implementing CSR through partnerships: understanding the selection, design and
Notice bibliographique
Résumé
* The authors would like to thank the anonymous reviewers for their valuable remarks and suggestions and Ms Amelia Clarke at the Desautels Faculty of management at McGill University for her contribution and insightful remarks on the process models of collaboration. 1 Implementing CSR through partnerships: understanding the selection, design and institutionalisation of nonprofit-business partnerships Partnerships between businesses and nonprofit organisations are an increasingly prominent element of corporate social responsibility implementation. The paper is based on two in depth partnership case studies (Earthwatch-Rio Tinto and Prince’s Trust-Royal Bank of Scotland) that move beyond a simple stage model to reveal the deeper level micro-processes in the selection, design and institutionalisation of business-NGO partnerships. The suggested practice-tested model is followed by a discussion that highlights management issues within partnership implementation and a practical Partnership Test to assist managers in testing both the accountability and level of institutionalisation of the relationship in order to address any possible skill gaps. Understanding how CSR partnerships are implemented in practice contributes to the broader CSR and partnership literatures a context specific level of detail in a systematic way that allows for transferable learning in both theory and practice. KEY WORDS: Partnerships, corporate social responsibility, NGO, implementation, institutionalisation, micro-processes.
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 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 | 0,012 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,010 |
| Communication savante | 0,016 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,017 | 0,018 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,043 | 0,017 |
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 ».