L'influence du niveau d'institutionnalisation de la RSE sur l'efficacité des réseaux inter-organisationnels en temps de crise : le cas des entreprises du secteur industriel au Liban
Bibliographic record
Abstract
L'objectif de cette thèse est d'explorer l'influence du niveau d'institutionnalisation des stratégies RSE sur l'efficacité des réseaux inter-organisationnels dans un contexte spatio-temporel aussi particulier. Plus spécifiquement, la thèse aborde le contexte libanais, où la stabilité socio-économique du pays a laissé place à des bouleversements depuis 2019. Et pour atteindre l'objectif fixé, La thèse s'appuie dans un premier temps sur la théorie néo-institutionnelle pour étudier l'influence de la crise sur le niveau d'institutionnalisation de la RSE. La thèse s’appuie dans un second temps sur le cadre des déterminants externes de réseaux organisationnels, pour étudier l'influence du niveau d'institutionnalisation de la RSE sur les déterminants de réseaux organisationnels. La thèse adopte une approche épistémologique post-positiviste, selon une méthodologie quantitative exploratoire suivant un raisonnement hypothético-déductif. Les données sont collectées et analysées sur la base d'un questionnaire adressé à un échantillon aléatoire d'entreprises composé de moyennes et grandes entreprises industrielles libanaises issues de divers secteurs de production. Les résultats empiriques ont révélé ce qui suit : premièrement, aucune influence des situations de crise sur les pressions institutionnelles globales. Deuxièmement, les réponses des entreprises aux pressions institutionnelles dans les situations de crise favorisent des stratégies institutionnelles divergentes plutôt que convergentes. Troisièmement, l’étude affirme une influence positive du niveau institutionnel de la RSE sur les cinq déterminants de l’efficacité du réseau, de l’asymétrie, de la légitimité, de la réciprocité, de l’efficience et de la stabilité. Cependant, une influence positive significative ne peut être validée qu’en termes de l’asymétrie et de la légitimité
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 | 0.004 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".