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Enregistrement W3017267256 · doi:10.5204/ijcjsd.v9i2.1385

Corporate Greenwashing and Canada Goose: Exploring the Legitimacy–Aesthetic Nexus

2020· article· en· W3017267256 sur OpenAlexafffundabout
James Gacek

Notice bibliographique

RevueInternational Journal for Crime Justice and Social Democracy · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Conservation and Criminology Analyses
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesUniversity of ReginaU.S. Department of Justice
Mots-clésGreenwashingCorporate social responsibilitySustainabilityNexus (standard)Public relationsFaithLegitimacyStakeholder engagementHarmBusinessSocial responsibilityUnintended consequencesEnvironmental ethicsPolitical sciencePoliticsLawEngineeringEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Public discourse on environmental responsibility and sustainability continues to pressure corporations, especially those that have been portrayed as key contributors of environmental harm. Greenwashing is a strategy that companies adopt to engage in symbolic communications with environmental issues without substantially addressing them in actions. This paper aims to raise awareness of corporate greenwashing, drawing attention to issues that progress the trend of individualized responsibility and consumption, while concealing the social and (eco)systemic issues in the process. By drawing on the case study of winter apparel company Canada Goose, this paper questions whether businesses can ‘go green’ in good faith, if corporate responsibility and environmental responsibility can ever be reconciled, and if there is considerable need to clarify the intended effects and unintended consequences of corporate greenwashing.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,344
Score d'incertitude au seuil0,993

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,124
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,174 · 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 tête enseignante, 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

Citations17
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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