Les enjeux théoriques de la marchandisation de la responsabilité sociale de l'entreprise
Bibliographic record
Abstract
Résumé En se développant, les recherches sur la responsabilité sociale de l’entreprise ont eu tendance à cloisonner les sphères universitaire et gestionnaire, sans s’interroger sur les relations entre théories et pratiques. Le développement actuel des marchés de la responsabilité sociale de l’entreprise (et la transposition de pratiques de conseil, de notation et d’audit dans le champ de la responsabilité sociale) vient déstabiliser cet état de fait. Avec leur lot d’instruments, de nouvelles pratiques, et la production de nouveaux concepts, les marchés de la responsabilité sociale de l’entreprise proposent de nouvelles formulations et problématisations de celle-ci. Ces dynamiques mettent à mal l’idée d’un cloisonnement entre les sphères universitaire et gestionnaire. Cet article présente deux cas : le marché de l’information comptable extra-financière et celui de la notation environnementale et sociale. Nous montrons comment les pratiques et instrumentations de gestion façonnent les conceptualisations de la responsabilité sociale de l’entreprise et influencent, de manière plus ou moins explicite, le travail des chercheurs. En soulignant l’importance pour la recherche d’intégrer une réflexion systématique sur le lien entre les sphères théorique et pratique, nous dégageons des axes d’exploration possibles et proposons plusieurs cadres théoriques permettant de mieux prendre en considération l’élaboration de nouvelles pratiques dans le champ des marchés de la responsabilité sociale de l’entreprise.
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 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 | 0.008 | 0.016 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.027 |
| Scholarly communication | 0.013 | 0.014 |
| Open science | 0.002 | 0.006 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 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, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), 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".