La responsabilité sociale des entreprises vue par les salariés : phare ou rétroviseur ?
Bibliographic record
Abstract
La perception de la responsabilité de l’entreprise par ses salariés est un sujet important car elle semble de nature à influencer certaines attitudes et certains comportements qui sont au centre des relations entre l’employé et l’entreprise (fidélité, engagement, etc.). Or si la littérature scientifique s’est attachée à connaître la perception de nombreuses parties prenantes, y compris les candidats au recrutement, peu de recherches visent spécifiquement les employés. Quelques tentatives de construction d’échelles existent mais ne sont pas convaincantes. Pour ces raisons nous avons étudié, à partir d’entretiens collectifs, la perception de groupes de cadres et de non cadres de quatre entreprises. Deux d’entre elles ont un passé d’appartenance au secteur public. Les résultats mettent en évidence que les non-cadres privilégient la dimension sociale de la responsabilité sociale. Les cadres sont généralement mieux informés sur les principes, les valeurs et les engagements de leur entreprise. Dans de nombreux cas les non-cadres relient fortement comportement au travail et hors travail. Nous avons également montré que dans le cas des entreprises issues du secteur public, la responsabilité sociale prenait la place de la notion de service public.
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 | 0.006 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| 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".