Shareholder engagement in the extractive sector
Notice bibliographique
Résumé
The extractive industry sector has become one of the most prominent areas for shareholder engagement. Given its environmental and social impacts, and global nature, this sector's operations are particularly prone to financially material reputational risks. Large-scale investors and financial analysts concerned with reputational risk as a consequence of insufficient environmental, social and governance (ESG) standards in companies are increasingly turning to shareholder engagement as the preferred and most direct method of implementing, monitoring and advising companies. This article argues that shareholders have some impact on ESG issues with companies in the extractive sector. Their influence stems from the legitimacy they bring to the engagement process, with a high degree of knowledge in the sector and a pragmatic approach that recognizes the incremental pace of change in extractive companies. In this article we build on the work of both Mitchell and others, and Gifford on stakeholder saliency, in order to assess the results of engagement at the level of the firm, with particular reference to the extractive sector. Previous work has focused on the saliency of such engagement at the stakeholder level, with the investor as the unit of analysis. We investigate the impacts and perceptions of shareholder engagement in the extractive sector examining engagements NEI Investments with Canadian mining giant Barrick Gold from 2005 to 2009. We further quantify the results of the engagement using data from a third-party rating agency.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».