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Enregistrement W7123241145

Stakeholder Engagement Disclosures in Sustainability Reports as a Legitimation Mechanism for Image Restoration in Critical Incidents.

2025· other· en· W7123241145 sur OpenAlexaboutno aff
ADETUTU MODUPE OYERINDE

Notice bibliographique

RevueKent Academic Repository (University of Kent) · 2025
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLegitimationStakeholderSustainability reportingFraming (construction)SustainabilityStakeholder engagementLegitimacyCorporate social responsibilityStakeholder theory
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The study investigates stakeholder engagement as a legitimation mechanism in sustainability reporting, with a focus on how firms employ discursive image restoration following critical incidents. This project examines how companies respond rhetorically to heightened stakeholder skepticism regarding their commitment to corporate social responsibility, particularly after operational crises that affect multiple stakeholder groups. Using a qualitative research methodology and a multiple case study design, the research analyses stakeholder-engagement disclosures related to critical incidents in sustainability reports from two sectors - oil and gas, and pharmaceutical - between 2020 and 2022. These cases include oil spills and product recalls across seven incidents in Nigeria, US and Canada. Furthermore, the thesis employs media coverage analysis in order to examine how news framing interacts with corporate sustainability disclosures to dynamically construct restorative narratives, addressing a gap in prior research that has largely focussed on greenwashing or media effects on reputation rather than on stakeholder engagement as a legitimation mechanism following critical incidents. The findings highlight the central and critical role of external stakeholders in shaping corporate legitimacy in the aftermath of critical incidents. The study identifies two dominant stakeholder engagement approaches in the sustainability reports and post critical incidents that influence legitimation as 'inform' and 'engage'. The research also identifies four discursive legitimation strategies adopted in stakeholder engagement disclosures: 'avoidance'; 'admission'; 'image enhancement'; and 'authorisation' discursive legitimation. Furthermore, the study demonstrates a link between media framing of critical incidents and the corporate deployment of stakeholders' engagement in the sustainability reports. It identifies three media frames: diagnostic frames, motivational frames and prognostic frames that recur across news media coverage published following critical incidents. Overall, the findings show that firms often resort to discursive legitimation strategies as a form of symbolic responsibility instead of enacting substantive change embracing full responsibility. It depicts that media coverage functions as an enabler of these symbolic responses by helping to reshape stakeholder perceptions of corporate social responsibility. The study identifies three pathways that firms pursue in their attempt at image restoration following critical incidents. These three image restoration pathways are deliberate, proactive, and internally-enforced. The research contributes to social, environmental and accounting literature and to the theories of legitimacy and image restoration by particularly emphasising the importance of communicative performative legitimacy, where symbolic stakeholder engagement substitutes for meaningful action, potentially exposing firms to reputational backlash. It further argues that while discursive strategies can temporarily bolster legitimacy, their long-term effectiveness depends on transparency and genuine corporate behaviour. In conclusion, sustainability disclosures have become a critical but underexplored link between legitimation and stakeholder engagement. The continued prevalence of limited engagement and the raging greenwashing indicates that firms frequently adopt adaptive, short-term legitimation strategies for damage control rather than for transparent or collaborative accountability.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,526
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,279 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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