Corporate Constructed and Dissent Enabling Public Spheres: Differentiating Dissensual from Consensual Corporate Social Responsibility
Notice bibliographique
Résumé
I here distinguish dissensual from consensual corporate social responsibility (CSR) on the grounds that the former is more concerned to organize (or portray) corporate-civil society disagreement than it is corporate-civil society agreement. In doing so, I first conceive of consensual CSR; and identify a positive and negative view thereof. Second, I conceive of dissensual CSR, and suggest that it can be actualized through the construction of dissent enabling, rather than consent oriented, public spheres. Following this, I describe four actor-centered institutional theories – i.e. a sociological, ethical, transformative and economic perspective respectively – and suggest that an economic perspective is generally well suited to explaining CSR activities at the organizational level. Accordingly, I then use the economic perspective to analyse a dissent enabling public sphere that Shell has constructed, and within which Greenpeace participated. In particular, I explain Shell’s employment of dissensual CSR in terms of their core business interests; and identify some potential implications thereof for Shell, Greenpeace, and society more generally. In concluding, I highlight a number of ways in which the present paper can inform future research on business and society interactions.
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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 | 0,010 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,047 |
| Communication savante | 0,007 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».