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Enregistrement W4415899491 · doi:10.5539/ijel.v15n7p103

Framing Well-Being in Sustainability Annual Reports: A Case Study from the Coffee Industry

2025· article· W4415899491 sur OpenAlexvenueno aff
Laura Tommaso

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of English Linguistics · 2025
Typearticle
Langue
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCorporate Social Responsibility Reporting
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEuropean Commission
Mots-clésFraming (construction)SustainabilityLegitimationCorporate sustainabilityCorporate social responsibilitySupply chainPosition (finance)Context (archaeology)Social sustainability

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The concept of well-being has become increasingly prominent in corporate discourse, particularly in the context of human resource management and sustainability practices. By employing a combination of both quantitative and qualitative methods, this case study examines the discursive construction of well-being in the sustainability annual reports issued by Lavazza, an Italian coffee manufacturer, over a ten-year period (2014–2023), with particular attention to the construction of legitimation strategies and the positioning of social actors. The main findings show that Lavazza incorporates the concept of well-being into business-oriented frameworks. Within the corpus, well-being is primarily attributed to corporate employees and framed as a moral value. Over time, this strategy of legitimisation-by-moralisation has become more closely integrated with rationalisation, helping to position well-being as a measurable, strategic asset directly linked to the optimisation of corporate performance. Notably, this discourse tends to overlook some of the more vulnerable actors within this complex supply chain system, particularly the farmers and growers, whose backgrounding demands an attentive consideration. This case study contributes to the extensive body of literature on Corporate Sustainability Reporting (CSR) by offering novel linguistic insights on the construction of a timely and multifaceted concept such as well-being in corporate communication.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,056

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0140,009
Communication savante0,0060,004
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0040,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,294 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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