Authenticité ou opportunisme? La crédibilité des communications en matière de responsabilité sociale de l’enterprise
Bibliographic record
Abstract
La responsabilité sociale de l’entreprise (RSE) est devenue monnaie courante dans le discours corporatif. Toutefois, le cynisme des consommateurs, exacerbé par les nombreuses tentatives d’écoblanchiment, en fait un territoire communicationnel risqué. L’objectif de cette recherche qualitative qui rassemble les apprentissages clés d’une douzaine de communicateurs-praticiens est de répertorier les critères qui permettent de maximiser les chances de succès d’une communication sur la RSE en matière de crédibilité perçue. Les entrevues semi-directives qui ont été menées auprès de ces communicateurs-praticiens ont permis d’établir les bases d’un modèle multifactoriel en matière de crédibilité des communications en RSE, ancré dans la pratique. Ce modèle regroupe deux catégories de facteurs d’influence que nous avons nommés les facteurs primaires, ayant une influence sur la perception de « crédibilité spontanée », et les facteurs secondaires, liés à des stratégies communicationnelles ayant une influence sur la « crédibilité rationalisée ».
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 machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.012 | 0.054 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.010 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.007 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 0.001 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".