Les interactions entre l'économie sociale et la responsabilité sociale des entreprises : illustration à travers la filière du commerce équitable
Bibliographic record
Abstract
Résumé L’étude de la responsabilité sociale des entreprises analyse les démarches volontaires dans lesquelles des entreprises s’engagent afin de respecter, au-delà de leur objectif de rentabilité économique, des exigences sociales et environnementales, et d’améliorer leurs relations avec les parties touchées par leurs activités. Si on place les entreprises privées «classiques» et les organisations d’économie sociale aux extrémités d’un continuum qui s’étendrait de la «performance économique» à la «performance sociétale», on peut émettre l’hypothèse selon laquelle la responsabilité sociale des entreprises provoque un double mouvement : les entreprises privées recherchent une certaine performance sociétale et les organisations d’économie sociale visent davantage la performance économique. En conséquence, certains domaines d’activité sont témoins d’un rapprochement entre le secteur privé et le secteur de l’économie sociale. Cet article vise à faire le point sur cette hypothèse d’un rapprochement. D’abord, nous présenterons les concepts d’économie sociale et de responsabilité sociale des entreprises sur lesquels repose notre argumentation. Ensuite, nous montrerons pourquoi on considère la rencontre entre ces deux secteurs comme un stimulus du mouvement de responsabilité sociale des entreprises et combien ces interactions peuvent transformer ces deux types d’acteurs. Enfin, nous illustrerons notre hypothèse par une analyse des interactions entre eux dans la filière du commerce équitable et éthique.
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
Direct model labels (unvalidated)
Per-model category and study-design labels from the labeling rounds. They are machine output, unvalidated, and the disagreement between models ships as data. No study design here is MEDLINE-validated yet.
| Model arm | Categories | Study design | Confidence |
|---|---|---|---|
| gemma | no category Domain: not available · Genre: Other About the Canadian research system: no · About a Canadian topic: no | Not applicable | low |
| gpt | no category Domain: not available · Genre: Empirical About the Canadian research system: no · About a Canadian topic: no | Other design | low |
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.010 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.023 | 0.001 |
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, unvalidatedLabeled directly by 2 models reading the full record.
The models disagree on parts of this classification; every voice is preserved in the section at the end of the page.
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".