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Enregistrement W4319841371 · doi:10.1002/bse.3351

Employees' response to corporate greenwashing

2023· article· en· W4319841371 sur OpenAlexafffund
Jennifer L. Robertson, A. Wren Montgomery, Timur Ozbilir

Notice bibliographique

RevueBusiness Strategy and the Environment · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCorporate Social Responsibility Reporting
Établissements canadiensUniversity of TorontoWestern University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésGreenwashingMisrepresentationBusinessMarketingExaggerationSustainabilityBusiness ethicsPerceptionPublic relationsHypocrisyCorporate social responsibilityPsychologyPolitical scienceEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Research on corporate greenwashing has expanded rapidly in recent years. At the same time, emerging studies in related literatures have found that employees are seeking out firms that are social and environmental leaders, and employee activism within firms is growing. However, the effect of firms' exaggeration and misrepresentation of environmental claims, or greenwashing, on their own employees has been overlooked. Accordingly, we investigate greenwashing from an organizational psychology lens, exploring the impact it can have on employees, and whether these effects differ for different types of employees. Using data collected at three separate time points from a sample of employees educated in environmental science/sustainability, our results show that greenwashing was positively related to perceptions of corporate hypocrisy, which in turn, resulted in higher turnover intentions. We also found that these relationships were moderated by employees' level of environmental education. By uncovering the deleterious effects greenwashing can have for employees, and by extension for their employers, these findings generate insights into the extent to which corporate environmental communications can backfire.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,194 · 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'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

Citations93
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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