Bibliographic record
Abstract
Résumé De nombreuses organisations ont décidé de transformer leurs processus dans l’optique du développement durable en prenant en compte non seulement les effets économiques de leurs activités, mais aussi leurs effets sociaux et environnementaux. Toutefois, pour la plupart des entreprises, il reste un long chemin à parcourir afin de faire vraiment du développement durable, car elles n’ont pas encore changé leurs façons de faire par manque de moyens, de savoir-faire ou de volonté. Comment les entreprises peuvent-elles se positionner, puis mettre en œuvre des plans d’action en matière de développement durable? Quel type de changement devraient-elles apporter? Cet article vise à aider les entreprises à mieux comprendre les enjeux du développement durable et à proposer une démarche cohérente par rapport à leurs ambitions stratégiques. Nous présentons les trois étapes de l’intégration du développement durable : analyser la performance économique, environnementale et sociale de l’entreprise; évaluer les enjeux du développement durable pour l’entreprise et l’industrie; adopter une position face au développement durable accordée avec l’importance de ce défi pour l’entreprise et sa capacité à le gérer. Plusieurs exemples illustrent nos propos. En outre, notre analyse de l’intégration du développement durable dans l’industrie de l’électricité en Espagne nous amène à constater que, dans un même secteur, des entreprises peuvent adopter un positionnement qui leur est propre.
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 | 0.002 | 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 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 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 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".