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Record W2010187877 · doi:10.4000/ethiquepublique.1213

Les multinationales et l’impasse du développement par la croissance

2013· article· fr· W2010187877 on OpenAlexvenueno aff
Cécile Renouard, Hervé Lado

Bibliographic record

VenueÉthique Publique · 2013
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicSocial Sciences and Governance
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Dans les années 1990, le concept d’entreprise citoyenne traduisait l’engagement des entreprises à s’acquitter de leurs impôts tout en menant des actions philanthropiques pour les communautés proches de leurs sites d’implantation. Depuis quelques années, cet engagement veut s’inscrire dans le champ du développement durable. Les entreprises emboîtent ainsi le pas aux pays donateurs d’aide et aux organisations internationales d’aide au développement, fortement engagées en faveur d’un développement durable, mais continuent de promouvoir la croissance économique comme une nécessité absolue. Nous analysons différentes formes de contribution, par les investissements et les impôts, par l’emploi, par l’utilité sociale des biens et des services produits, par l’action socioéconomique locale. Nous soutenons que ces différentes formes de contribution des multinationales, inspirées par une perspective éthique instrumentale, sont restées largement dominées par le paradigme de la croissance érigée en progrès intrinsèque, alors que diverses projections à moyen terme confirment la dégradation irréversible des écosystèmes et que des études montrent la corrélation entre l'augmentation du PIB par habitant et la consommation énergétique par habitant. D’où la nécessité d’un changement de paradigme en vue d’un bien-être sans croissance, ou avec une faible croissance, tant du point de vue des entreprises que de celui des pouvoirs publics, avec l’appui de la société civile.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Theoretical or conceptual · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.775
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.002
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.029
GPT teacher head0.322
Teacher spread0.293 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designTheoretical or conceptual
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations1
Published2013
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