The role of corporate social responsibility in creating a Seussian world of seafood sustainability
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Approaches to counter the overfishing and aquaculture production crisis include those imposed by public governing bodies, as well as those implemented by businesses and non‐governmental organizations ( NGO s). In the case of the latter, private actors govern fisheries consumption and production through corporate social responsibility ( CSR ). In this contribution, we focus on three key tools that businesses are increasingly turning towards in an effort to meet the one particular CSR goal of sustainable seafood sourcing. In this context, the key tools of certifications, fisheries improvement projects ( FIP s) and traceability are reviewed, and their potential as well as limits in contributing to continual improvement in pursuit of global seafood sustainability are analyzed. We argue that seafood CSR has created its own whimsical and fantastical world, a Seussian world, in which company image has become more important than sustainability performance. We posit four important barriers that must be overcome to bring seafood CSR back to reality. Specifically, we suggest moving away from the business case for CSR , reducing accessibility barriers for small‐scale and developing world fisheries, reconciling different labels and sustainability concepts, and better recognizing the imperative role of the state in governing fisheries and seafood.
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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 | 0,013 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,041 |
| Communication savante | 0,016 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,010 |
| 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 ».