The Limitations of Supply Chain Disclosure Regimes
Notice bibliographique
Résumé
Although the past few decades have seen numerous cases of human rights violations within corporate supply chains, companies are frequently not held accountable for the abuses because there is a significant governance gap in the regulation of corporate activity abroad. In response, governments have begun to pass mandatory disclosure laws that require companies to release detailed information on their supply chains in the hopes that these laws will create pressure that will improve corporate accountability. In this paper, we argue that supply chain disclosure regimes are unlikely to have a large effect on consumer behavior, and as a result, their effectiveness at reducing human rights abuses will likely be limited. This is not only because scholarship on mandatory disclosure regimes in other areas has suggested that these regimes are frequently unsuccessful, but also because these problems are likely to be exacerbated in the human rights context. We argue that this is due to the fact that supply chain disclosures do not provide information on actual products, the information in the disclosures only provides weak proxies for human rights outcomes, and the risks associated with supply chains vary dramatically across industries. In order to test our argument, we engaged a leading market research firm to field a series of experiments that were designed to test how well consumers understand supply chain disclosures. In our experiments, the nationally representative sample of respondents consistently rated disclosures reporting low levels of due diligence almost as highly as disclosures that reported a high level of due diligence. Based on these results, we argue that consumer-oriented supply chain disclosure regimes designed to improve corporate human rights behavior should be reconsidered.
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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 | 0,161 | 0,393 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,009 |
| Communication savante | 0,007 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 ».