Zur Verantwortung von Unternehmen und Konsumenten
Bibliographic record
Abstract
Es ist schon erstaunlich, wie man sich in den letzten Jahren auf Unternehmen eingeschossen hat und Verantwortung von ihnen fordert. Sei es durch NGOs, wissenschaftliche Expertenkreise oder in öffentlichen Medien. Das vorliegende Buch stellt einen weiteren wichtigen Akteur in den Mittelpunkt des Interesses: den Konsumenten. Es wird dabei in besonderem Maße versucht, Aspekte einer Konsumethik und einer Unternehmensethik aufeinander zu beziehen. Die Verantwortung von Unternehmen kann nicht ohne Bezug auf die Gesellschaft diskutiert werden, deren Teil sie sind. Ebenso wenig kann man die Verantwortung von uns Einzelnen ausblenden, die wir sowohl Teil der Gesellschaft als auch Teil der Wirtschaft sind. Vor diesem Hintergrund gehen wir davon aus, dass neben der Unternehmensethik künftig auch die Ethik der so genannten Stakeholder kritisch hinterfragt und geprüft werden muss. Wie also steht es um die Verantwortung der Konsumenten? Schaffen sie es, mit einem wie auch immer gearteten ethischen Kaufverhalten, die Unternehmen zu verbessern? Wie verhalten sich Konsumenten im Spannungsfeld von niedrigsten Preisen und höchsten moralischen Ansprüchen? Diese Fragen und die Einsicht, dass es auf Dauer nicht hinreichen kann, gesellschaftliche Verantwortung nur an Unternehmen zu delegieren, war für uns Anlass, im Rahmen einer Consulting Akademie Unternehmensethik unterschiedliche Facetten von Verantwortung zu diskutieren und den Blick dabei besonders auch auf die Konsumenten zu richten. Die Consulting-Akademie Unternehmensethik ist ein Kooperationsprojekt der Evangelischen Akademie der Pfalz, der Plansecur-Stiftung, der Universität Montréal sowie der Technischen Fachhochschule Berlin. In der jährlich stattfindenden Veranstaltung diskutieren Experten aus Wissenschaft und Praxis die aktuelle Entwicklung der Unternehmensethik mit ausgewählten Stipendiaten aller Studienfächer
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 imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.004 |
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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".