Co-regulating corporate social responsibility : government response to forest certification in Canada, the United States and Sweden
Notice bibliographique
Résumé
The emergence of private environmental governance has been interpreted in the policy and global governance literature as a “retreat of the state” or “governance without government”. However, the most established example of a corporate social responsibility (CSR) standard, forest certification, reveals governments endorsing, enabling and even mandating certification. Forest certification demonstrates that the state is not in retreat, but has simply shifted its role towards co-regulation. Despite the increasing evidence, scholars have largely ignored the significance of this transformation. This dissertation addresses this critical knowledge gap by developing the governance concept of CSR co-regulation, which serves to explain how governments are harnessing private rule-making authority alongside state regulation. Through a comparative case study drawing on more than 120 interviews, the research evaluates how and why governments within the world’s leading certified nations (Canada, the United States and Sweden) have responded to forest certification, and the implications for forest governance. The results show that these governments are increasingly engaging in certification through a range of co-regulatory approaches that complement, rather than substitute for forest laws. While the rationale for co-regulation are similar across the case study jurisdictions, government co-regulatory responses have differed as influenced by socio-political, economic and environmental factors within the local context. The cases also highlight how certification co-regulation benefits forest administration, decision-making processes, and policy outcomes and suggest that governments are engaging in certification for other than market-driven reasons. The evidence challenges the theory of “non-state market-driven” governance, demonstrating that certification is more accurately classified as a co-regulatory forest governance mechanism. Three new analytical tools are presented to evaluate the co-regulatory arrangements, and establish a framework to facilitate future research in this area. As well, the findings offer practical guidance to policy makers seeking new adaptive governance approaches to address complex sustainability challenges.
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 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 | 0,005 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,028 | 0,011 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».