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Enregistrement W4224238808 · doi:10.3390/su14084431

An Integrated Framework to Assess Greenwashing

2022· article· en· W4224238808 sur OpenAlexaff
Noémi Nemes, Stephen J. Scanlan, Pete Smith, Tone Smith, Melissa Aronczyk, Stephanie Hill, Simon L. Lewis, A. Wren Montgomery, Francesco N. Tubiello, Doreen Stabinsky

Notice bibliographique

RevueSustainability · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSustainability and Climate Change Governance
Établissements canadiensWestern UniversityToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesUniversität Wien
Mots-clésGreenwashingDeceptionQuality (philosophy)BusinessPolitical scienceEnvironmental resource managementPublic relationsRisk analysis (engineering)EconomicsLawCorporate social responsibility

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper we examine definitions of ‘greenwashing’ and its different forms, developing a tool for assessing diverse ‘green’ claims made by various actors. Research shows that significant deception and misleading claims exist both in the regulated commercial sphere, as well as in the unregulated non-commercial sphere (e.g., governments, NGO partnerships, international pledges, etc.). Recently, serious concerns have been raised over rampant greenwashing, in particular with regard to rapidly emerging net zero commitments. The proposed framework we developed is the first actionable tool for analysing the quality and truthfulness of such claims. The framework has widespread and unique potential for highlighting efforts that seek to delay or distract real solutions that are urgently needed today to tackle multiple climate and environmental crises. In addition, we note how the framework may also assist in the development of practices and communication strategies that ultimately avoid 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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,081

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0120,006
Études des sciences et des technologies0,0020,009
Communication savante0,0120,015
Science ouverte0,0040,008
Intégrité de la recherche0,0040,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,002

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,279 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations179
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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