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Enregistrement W2900529094 · doi:10.1111/1758-5899.12618

The Policy Role of Corporate Carbon Management: Co‐regulating Ecological Effectiveness

2018· article· en· W2900529094 sur OpenAlexaff
Jane Lister

Notice bibliographique

RevueGlobal Policy · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueSustainable Supply Chain Management
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCorporate governanceCorporate social responsibilityClimate changeBusinessTransformative learningEconomicsEnvironmental resource managementEcologyPolitical sciencePublic relationsFinanceSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The United Nations Intergovernmental Panel on Climate Change ( IPCC ) has called for private sector participation in global carbon governance and corporations now seem to be heeding the call at an unprecedented scale. Both critics and proponents of corporate social responsibility ( CSR ) interpret this as a necessary but uncertain development. Business response has demonstrably failed in the past. Contributing to the CSR and private environmental governance effectiveness literature, this article argues that while voluntary corporate climate governance efforts are essential and improving, they are far from sufficient for meaningful decarbonization. Through an evaluation of the three main underlying corporate carbon management practices (target setting, carbon pricing and carbon reporting), the article highlights how company efforts create business advantage (e.g. risk management) but fall short on ecological effectiveness (i.e. absolute carbon reduction). In response, the paper argues the importance of greater climate policy co‐regulation. This includes indirect enabling by governments and the IPCC to encourage incremental improvements in company efforts. It also includes more direct, state‐led prescriptive interventions coordinated across supply chains and supported by international organizations, to ensure corporate participation and deeper transformative change to business models, industry structures and consumptive patterns at the root of the global climate crisis.

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)0,035
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,038
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,183

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0350,038
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0040,015
Communication savante0,0210,007
Science ouverte0,0020,008
Intégrité de la recherche0,0050,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,245 · 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'étudeSans objet
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

Citations32
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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