Responsabilité sociétale des multinationales en Afrique Subsaharienne : enjeux et controverses
Bibliographic record
Abstract
Cet article propose d’apporter un éclairage sur les enjeux et controverses liés à la pratique de la Responsabilité sociale des entreprises (RSE) en Afrique subsaharienne. Il montre que si les initiatives en matière de RSE valorisées par les multinationales visent à s’inscrire dans une perspective de développement économique et social, elles s’avèrent bien pauvres au regard de l’ampleur des exigences aussi bien environnementales que sociales et économiques à atteindre. Le cas du groupe nucléaire français AREVA au Niger est proposé en illustration pour montrer le fossé entre les stratégies RSE et l’environnement local dans lequel les multinationales évoluent (conflit armé, pauvreté, inégalités sociales, pollution de l’air, dégradation de l’environnement, contamination des eaux souterraines, etc.). Dès lors, un double défi s’impose. D’une part, les multinationales doivent s’efforcer d’internaliser les externalités négatives dans leur métier, et de participer à des projets socio-économiques qui améliorent la qualité du tissu social. D’autre part, dans les cas où les oppositions entre les multinationales et les parties prenantes (société civile, État, ONG, etc.) sont fortement prononcées, une régulation publique de la RSE (contrôle du respect de certains standards sociaux et environnementaux, expertises techniques, mesures punitives, etc.) pourrait aider à inscrire davantage les actions des entreprises dans un processus de développement socialement responsable.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".