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Enregistrement W2136916265 · doi:10.1111/j.1541-0072.2007.00257.x

Voluntary Environmental Programs: A Canadian Perspective

2008· article· en· W2136916265 sur OpenAlexaffabout
Irene Henriques, Perry Sadorsky

Notice bibliographique

RevuePolicy Studies Journal · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueRegulation and Compliance Studies
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScope (computer science)Perspective (graphical)Government (linguistics)BusinessPoliticsTurnoverPublic economicsCivil societyEnvironmental policyPublic relationsPolitical scienceEconomicsEnvironmental resource managementManagement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In light of the increasing number of environmental problems necessitating government's attention and the limited scope and budget for addressing these issues, environmental protection has, and continues to evolve as more flexible approaches to regulation are being sought and embraced by governments throughout the world. Voluntary environmental programs (VEPs) are a pragmatic response by both governments and business to find a more flexible way to protect the environment. We discuss the theoretical motivations for firms to adopt VEPs in general and examine Canada's experience with three types of VEPs, public, negotiated, and unilateral agreements, to assess whether the motivating factors are present. We then argue that the institutional, political, and regulatory framework governing environmental policy in Canada does not provide the conditions necessary to effectively promote superior corporate environmental protection across jurisdictions. Despite the lack of government‐directed VEPs, there has been considerable interest by both the private sector and civil society who have taken the lead by developing unilateral agreements. Using existing literature and our current research, we examine the factors that motivate firms in Canada to participate in unilateral agreements and the characteristics of firms with the higher environmental performance and suggest some policy implications.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,813
Score d'incertitude au seuil0,943

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,006
Études des sciences et des technologies0,0200,010
Communication savante0,0090,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0030,003
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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,216 · 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

Citations42
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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