Avoiding Corporate Greenwashing? Sustainability Silence Narratives in the Agri‐Food Industry
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT The aim of this article is to shed more light on the reasons underlying companies' under‐communication or lack of communication to stakeholders about sustainability achievements in the agri‐food sector. A qualitative study based on 34 semi‐structured interviews with respondents from this sector shows the predominance of a rationale of sustainability silence and a high level of stakeholders' mistrust concerning the information publicly available in this area. The results of the study also show that sustainability silence is closely linked to the ambiguities inherent in communication on complex issues and the resulting risks that this communication will be perceived as greenwashing. The article contributes to the emerging literature on the rationale of organizational sustainability silence and proposes an integrative model to better understand its implications. Drawing on neo‐institutional theory and the theory of ambiguity, it also contributes to the literature on the congruence of sustainability communication and on the greenwashing practices of agri‐food organizations by questioning the intentional character of companies' lack of transparency concerning their actions and performance in this area. Managerial implications and avenues for future research are also discussed.
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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 | 0,015 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,018 |
| Communication savante | 0,009 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| 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 ».