GREENWASHING: A PROPOSAL TO RESTRICT ITS SPREAD
Notice bibliographique
Résumé
Recent years have seen a rapid rise in the number of firms publicly touting the environmental merits of their products or their operational practices. This is driven by the changing societal concern and public discourse around environmental issues. What was once an infrequent conversation has emerged as a moral obligation. While the number of "green" products available in the market has grown, these conditions have also resulted in firms deliberately misleading consumers about their environmental performance or the environmental benefits of their products, a condition commonly known as "greenwashing." This paper will argue that the urgency to address our rapidly deteriorating environment requires that tangible steps be taken to control incidents of greenwashing. It examines the merits and drawbacks associated with government's taking an active role in the regulation of greenwashing and argues that the current regulatory instruments being used by governments to address greenwashing are not likely to be successful in addressing the problem. Finally, the paper proposes a new regulatory instrument where governments and interested stakeholders work together to collect and disseminate information on sustainable business practices and the impact of goods and service production on the environment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,018 | 0,051 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,013 |
| Communication savante | 0,011 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,039 | 0,015 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,005 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».