Rethinking sustainability in cocoa supply chain in light of SDG disclosure
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This paper aims to assess how cocoa supply chain companies disclose sustainable development goals (SDGs) information in their sustainability reports. This assessment highlights strategic aspects of sustainable supply chain management and reveals leveraging sustainability points in the cocoa industry. Design/methodology/approach The two-step qualitative approach relies on text-mining company reports and subsequent content analysis that identifies the topics disclosed and relates them to SDG targets. Findings This study distinguishes 18 SDG targets connected to cocoa traders and 30 SDG targets to chocolate manufacturers. The following topics represent the main nexuses of connections: decent labour promotion and gender equity (social), empowering local communities and supply chain monitoring (economic) and agroforestry and climate action (environmental). Practical implications By highlighting the interconnections between the SDGs targeted by companies in the cocoa supply chain, this paper sheds light on the strategic SDGs for this industry and their relationships, which can help to improve sustainability disclosure and transparency. One interesting input for companies is the improvement of climate crisis prevention, focusing on non-renewable sources minimisation, carbon footprint and clear indicators of ecologic materiality. Social implications This study contributes to policymakers to enhance governance and accountability of global supply chains that are submitted to different regulation regimes. Originality/value To the best of the authors’ knowledge, no previous study has framed the cocoa industry from a broader SDG perspective. The interconnections identified reveal the key goals of the cocoa supply chain and point to strategic sustainability choices for companies in an important global industry.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».