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Enregistrement W2114138876 · doi:10.1177/0002716206298712

Mobilizing Consumers to Take Responsibility for Global Social Justice

2007· article· en· W2114138876 sur OpenAlexaff
Michele Micheletti, Dietlind Stolle

Notice bibliographique

RevueThe Annals of the American Academy of Political and Social Science · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueGlobal trade, sustainability, and social impact
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCorporate social responsibilityFraming (construction)Social movementSocial responsibilityPublic relationsPoliticsPolitical scienceAction (physics)Economic JusticeSocial changePolitical economySociologyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article studies the antisweatshop movement's involvement in global social justice responsibility-taking. The movement's growth (more than one hundred diverse groups) makes it a powerful force of social change in the new millennium. The rise of global corporate capitalism has taken a toll on political responsibility. As a response, four important movement actors—unions, antisweatshop associations, international humanitarian organizations, and Internet spin doctors—have focused on garment-production issues and mobilized consumers into vigilant action. The authors examine these actors, their social justice responsibility claims, and their views on the role of consumers in social justice responsibility-taking. The authors determine four paths of consumer action: (1) support group for other causes, (2) critical mass of shoppers, (3) agent of corporate change, and (4) ontological force for societal change. The authors find that the movement mobilizes consumers through actor-oriented and event-specific (episodic) framing and offer a few results on its ability to change consumer patterns and effect corporate change.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0030,007
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0000,004
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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.

Tête enseignante Opus0,097
Tête enseignante GPT0,420
Écart entre enseignants0,323 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations143
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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