Fields of green: Corporate sustainability and the production of economistic environmental governance
Notice bibliographique
Résumé
This article critically examines the production of economistic fields of environmental governance in the context of global summits like Rio + 20. It focuses on the constitutive work performed by diverse actors in extending corporate sustainability logics, social technologies, and organizational forms initially enacted at the 2012 Corporate Sustainability Forum (CSF). Fields are defined as dynamic, relational arenas featuring particular logics, dynamic actor positions, and organizational forms. Corporate sustainability exemplifies how the language and practices of economics have reshaped approaches to environmental protection and sustainable development. Although numerous studies have looked at the implementation of market-oriented approaches, less attention has been focused on the constitutive processes that animate and expand economistic fields of governance over time. Our analysis emphasizes diffuse processes of economization as central to the reproduction and extension of fields. The article addresses three key issues: (1) how global corporate sustainability networks help to constitute economistic fields of governance, (2) the extent to which major events contribute to field configuration, and (3) the processes through which field elements—logics, social technologies, and organizational forms—transpose onto related fields of governance. Field configuration produces economistic environmental governance by solidifying business logics, enabling new actor-networks, launching new global-scale initiatives, and enhancing the role of UN agencies in promoting corporate sustainability. We illustrate field configuration with two examples: the Natural Capital Declaration and the Green Industry Platform. Our analysis highlights the diffuse power of field dynamics in which discursive and social entanglement and transposition reproduce and extend corporate sustainability beyond current institutional boundaries.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».