Technology-enhanced Auditing in Voluntary Sustainability Standards: The Impact of COVID-19
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The ongoing COVID-19 pandemic has had a significant impact on the certification and auditing services of Voluntary Sustainability Standards (VSS). The traditional approach to auditing—on-site visits—has been significantly curtailed, and it is unclear when, and under what conditions, it might resume in full. The purpose of this paper is to study the initial responses to COVID-19 of leading VSS—a group of 21 standards that are members of ISEAL, a global membership organization for VSS. This is a qualitative study, and data are collected from publicly-available sources (i.e., official announcements, policy amendments, derogations) in order to inductively analyze how individual VSS have adjusted their certification services in response to travel bans and lockdowns. The emphasis of the analysis was understanding the role of technologies in the VSS responses to the COVID-19 crisis. The findings demonstrate significant uptake of remote auditing and information and communications technology (ICT), even though that uptake is constrained by limiting conditions and it is not currently expected by VSS to extend beyond the crisis. Lessons learned from the crisis are discussed, and the potential for remote auditing during this period to encourage the adoption of more advanced technologies (such as artificial intelligence and satellite monitoring) in certification services is explored. A set of research questions to guide future work grounded in the analysis is also provided.
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.
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 | 0,001 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle