Water Management and Corporate Social Performance in the Food and Beverage Industry
Notice bibliographique
Résumé
The food and beverage industry is one of the most water intensive industries. Therefore, an effective and efficient water management, based on eco-system related indicators, is crucial. This study analyzes the connection between indicators that address sustainable water management as a subgroup of ecosystem management and the general corporate social performance of firms. The study explores which water eco-system indicators are used in the food and beverage industry to assess corporate water risk management. Secondly, we analyzed the relationship between corporate water risk management and overall corporate social performance. Based on an analysis of 61 firms in the food and beverage sector, our results suggest that the most used indicators were Operations’ Dependency on Freshwater, Change in Water Supply, Use of Water in the Facilities, Collaboration with Communities, and Water Risks for Agricultural Inputs. Indicators addressing an inside-out perspective, such as Impacts on Communities were less often used. Furthermore, we found that the firms’ general corporate social performance, measured by MSCI KLD-ESG indicators, is a good predictor for their use of water indicators. We conclude that the firms in the sample follow an outside-in approach for their water management activities and that water management is a significant part of corporate social responsibility activities in the sector because the business performance of food and beverage firms is interwoven with their water management activities.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».