Étude exploratoire sur les déterminants de la philanthropie corporative réalisée dans l'industrie touristique : le cas de Montréal
Bibliographic record
Abstract
Au travers de cette recherche, à caractère exploratoire, nous désirons identifier les différents déterminants influençant la philanthropie corporative dans l’industrie touristique. Bien que cette pratique, faisant partie de la responsabilité sociale de l’entreprise, soit en croissance depuis quelques années parmi les entreprises touristiques, la littérature académique portant sur ce sujet est assez rare. En mobilisant une approche socioconstructiviste, notre principal apport est la proposition d’un cadre théorique composé par un ensemble de déterminants. Ce cadre a été construit par un processus inductif et déductif en combinant la littérature académique et des analyses des données recueillies. En effet, nous avons interviewé un total de dix participants faisant partie d’un total de neuf organisations touristiques et qui sont en contact direct avec des pratiques philanthropiques dans le contexte montréalais. Nous avons procédé systématiquement à une analyse thématique des données qualitatives recueillies afin de développer les résultats. Le cadre théorique met en avant un ensemble de six déterminants qui sont divisés en trois niveaux d’analyses (individuel, organisationnel et institutionnel). Aussi, ce cadre prend en considération des aspects assez variés tels que les caractéristiques organisationnelles, les parties prenantes, la communauté locale, la structure de l’industrie et les externalités de l’activité touristique. Conséquemment, nos résultats visent à apporter des constats intéressants concernant la philanthropie corporative dans l’industrie du tourisme ainsi qu’à produire un effet de levier pour des recherches futures. \n_____________________________________________________________________________ \nMOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : philanthropie corporative, responsabilité sociale de l’entreprise, industrie touristique, théorie de la légitimité
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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 | 0.003 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.007 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.000 |
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".