The Green Hush: A foundational model of brownwashing and the impacts of greenwashing
Notice bibliographique
Résumé
In the face of both increasing climate risks and growing market opportunities, numerous firms are rushing to trumpet their environmental and social achievements. Many firms are, however, seemingly paradoxically, choosing to minimize or withhold their sustainability accomplishments, an increasingly prominent phenomenon known as brownwashing or greenhushing. We draw on an in-depth qualitative study with over 50 firms in the North American wine industry to offer in situ insights on why and how firms engage in brownwashing. Our findings are a significant departure from prior research that has focused on brownwashing to mitigate negative stakeholder judgments. First, our findings reveal firms frequently engage in brownwashing driven by their own judgments of sustainability, specifically its constraints, branding, and community. Second, our analysis reveals the complex interaction between brownwashing and greenwashing and highlights how rampant greenwashing can cause sustainable firms to withdraw green claims, thus considerably advancing the literature on environmental communications. In short, firms are brownwashing because of rampant greenwashing by others. We then develop a foundational model to integrate previously established mechanisms (avoidance brownwashing) with our newly identified mechanisms (rejection brownwashing). As society seeks to engage firms in transparent reporting of sustainability to address grand challenges, our study offers timely theoretical and practical insights.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».