ESG Investing in “White Gold”: The Case of Lebanese Salinas
Notice bibliographique
Résumé
Lebanese sea salt is historically known as “white gold”. Traditional coastal sea salt production now survives mainly in the coastal city of Anfeh, and is facing various constraints due to regulations, as well as environmental threats which affect the quality of the sea salt. This research points out the case of Lebanese Salinas that invested in ESG to improve the salt quality through social implications and diverse environmental techniques. Based on ESG investments and innovation theory, the main objectives of this research action project were to: create a plastic-free area and implement plastic-free sea salt production at 10 Salinas, using a local innovative tool to filter sea water that consists of a windmill, pump, metallic tube, and filter, which is placed on the main basin of a Salina to prevent the leakage of microplastics into the water used in sea salt extraction, to obtain a plastic-free sea salt. This would create a sustainable, ecofriendly process via the sorting of plastics at the source, clean-up activities, awareness activities, and incentive activities, resulting in the production of better sea salt and the promotion of local products and coastal tourism. The goal of the study was to implement methods that were recommended in the “S.O.S. (Save our Salt)” initiative, which was put into place by the Green Community NGO to protect Lebanese sea salt production and guarantee a reduction in the amount of these microparticles in sea salt. Data gathered from the project, as well as from in-person interviews and follow-ups with the project team, were used to conduct the empirical analysis. The amount of plastic that was present was reduced, resulting in one of the best sea salts in the area. Findings aligned with ESG investment for an increasing and sustainable firm performance and have several practical implications for many stakeholders, both internally and externally, including managers, investors, lenders, policymakers, government, and the public. Our results highlight the significance of formulating regulations for Lebanese Salinas to collectively handle production risks and enhance technical efficacy, and for regulators to lessen marine pollution.
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 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».