Nouvelles voies théoriques et méthodologiques pour une meilleure compréhension de l’engagement des PME à la RSE : état de l’art de 2005 à 20151
Bibliographic record
Abstract
L’objet du présent article est de proposer de nouvelles voies théoriques et méthodologiques pour une meilleure compréhension de l’engagement des PME à la RSE. L’état de l’art des publications des meilleures revues classées2 de 2005 à 2015 révèle que sur les 83 articles publiés dans 35 revues, les théories des organisations et de management stratégique jusque-là mobilisées donnent une compréhension partielle de l’engagement des PME à la RSE. En effet, ces théories s’appuient sur les fondements de la grande entreprise américaine, pourtant différents des caractéristiques de la PME, conduisant ainsi à des situations dénaturantes. Il est alors proposé de convoquer les caractéristiques de l’entreprise japonaise plus compatibles avec la PME. En conséquence, les théories mobilisées pourraient être complétées par les théories de nature sociologique notamment les théories de l’entrepreneuriat, des ressources humaines, des incitations et des conventions. Par ailleurs, il apparaît qu’au plan méthodologique, aucune étude ne présente la posture du chercheur comme un praticien réflexif qui pourrait produire des résultats différents et probants.
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 | 0.075 | 0.097 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.003 |
| Bibliometrics | 0.012 | 0.013 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.024 |
| Scholarly communication | 0.023 | 0.036 |
| Open science | 0.004 | 0.008 |
| Research integrity | 0.005 | 0.010 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 0.003 |
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".