This study draws on the theory of cognitive dissonance to better understand how individuals make moral sense of responsible business behavior in a societal paradox characterized by interdependent and contradictory demands between important social objectives. Using a qualitative survey open to the U.S. public at the the start of the pandemic, the study proposes a typology called the 4R Model of Moral Sensemaking of Competing Social Problems. The 4R Model offers insights for businesses on how their responses to competing social problems may be perceived as either responsible and/or irresponsible. The study then expands the paradox and micro-CSR literatures.

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Cette thèse propose des solutions innovantes pour répondre aux défis posés par l’utilisation de l’intelligence artificielle (IA) durant le processus d''évaluation de la solvabilité d'un emprunteur. Le premier chapitre introduit un cadre d’analyse permettant de détecter et de corriger les biais de discriminations potentielles des algorithmes d’IA, tout en maintenant leur niveau de performance. Le deuxième chapitre propose une méthodologie permettant de comprendre pourquoi un algorithme est en capacité, ou non, de distinguer un individu solvable d’un individu non solvable. Le dernier chapitre introduit une nouvelle mesure d’homogéneité des classes de risque dans les systèmes de notation interne des banques pour le risque de crédit.
SAURIN Sébastien - FNEGE |
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