Greenwashing Practices Threat in Indonesian Land-Based Private Sector's Participation in Carbon Trading
Notice bibliographique
Résumé
The land-based private sector is one of the key actors in implementing carbon trading in Indonesia.This study aims to explore the behavioural intention of the land-based private sector in participating in carbon trading, identify whether the intentions pose an immoral behavioural threat, and provide an alternative strategy to avoid the threat.Based on interviews with top-level executives of land-based private organisations, thematic analysis was used to analyse their behavioural intention in participating in carbon trading in line with the theory of planned behaviour.Furthermore, the legitimacy theory was applied to justify the emergence of the greenwashing threat and provide an alternative solution to avoid the threat.The results indicate that the land-based private sector intends to participate in carbon trading as the implementation offers new business opportunities to gain economic benefits.Despite resulting positive behaviour, the sector's participation poses an immoral threat to greenwashing behaviour in the implementation.Unethical behaviour emerges due to the large legitimacy gap or incompatibility between a business's actions and social pressures regarding what the actions should be.This study concludes that carbon performance disclosure should be mandated to all emitter corporations to avoid greenwashing threats in Indonesian carbon trading implementation, covering strict principle criteria.Also, the principle criteria for businesses' carbon disclosures must be validated thoroughly in the National Registry System process.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».