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Enregistrement W3160543639 · doi:10.31234/osf.io/gmzhs

Framing Effects of Corporate Action on Climate Change: Implications for Consumer Attitudes and Behaviour

2020· preprint· en· W3160543639 sur OpenAlexaboutno aff
Matthew Martin, Jayden Rae, Sekoul Krastev, Brooke Struck, Dan Pilat

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueClimate Change Communication and Perception
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFraming (construction)BusinessPublic relationsPublic policyPublic engagementPerceptionGovernment (linguistics)MarketingPoliticsCorporate social responsibilityPrivate sectorPublic economicsEconomicsPolitical sciencePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study looked at the effects of framing on the public perception of corporate environmental compliance and government policy, closely mirroring the policy design of the Federal backstop of the Pan-Canadian Framework on Climate Change. There were three key findings. First, companies that simply pay their taxes as a penalty for emissions (“merely complying” with the policy) are considered to be less moral, to have less-acceptable practices and to be harming the environment. Alternatively, companies that invest to decrease their carbon footprint (“proactively engaging” with the policy) are more likely to be perceived as acting morally, having acceptable practices and helping the environment. Secondly, consumers were more willing to bring their business to proactive companies rather than the ones that were strictly complying. Finally, the response of companies also had an effect on citizens’ perception of the policy itself. If companies were engaging proactively rather than merely complying, consumers were more likely to view the carbon pricing policy as fair, to support the political party that implemented it, to ratethe policy as helping the environment, to rate it as helping Canada’s image and reflecting Canadian values, and to rate the policy as helping the economy. There are key implications for both industry and government stakeholders to draw from these findings. For industry, communicating proactive policy engagement improves public image and increases consumer support. For the government, communicating to industry the positive benefits—environmental, economic and social—of proactive engagement could increase overall private-sector engagement and thereby improve the public’s perception of the policy itself. Overall, this suggests that adherencewith and support for carbon pricing policies is a promising opportunity for the private sector to signal their environmental and social commitments.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,598
Score d'incertitude au seuil0,550

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 technologies0,0000,000
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 Opus0,683
Tête enseignante GPT0,518
Écart entre enseignants0,165 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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