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Enregistrement W1507303391 · doi:10.1080/10291954.2001.11461407

Environmental disclosure in annual reports: A legitimacy theory perspective

2001· article· en· W1507303391 sur OpenAlexaffabout
Arline Savage, Elizabeth Gilbert, J Rowlands, a.J. Cataldo

Notice bibliographique

RevueSouth African Journal of Accounting Research · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCorporate Social Responsibility Reporting
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPerspective (graphical)LegitimacyEnvironmental resource managementAccountingPolitical scienceBusinessEnvironmental scienceLawComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In recent years, corporations have increasingly used their annual reports to voluntarily disclose information relating to their social actions, particularly those concerning the natural environment. The conventional accounting framework, with its emphasis on decision-usefulness, has largely proved unsatisfactory in explaining this practice, as have various economic theories. This paper uses a legitimacy theory framework to explain why companies engage in this type of voluntary reporting. This research contributes to the accounting literature by advancing legitimacy theory as a framework for examining environmental reporting and applying this in an effort to understand the environmental disclosure practices of two Canadian pulp and paper companies.This paper stems from the lead author's doctoral thesis at the University of Port Elizabeth. An earlier version of the paper was presented at the 1998 Annual Meeting of the American Accounting Association. We thank Nola Buhr, William Cenker, three anonymous reviewers, and research forum participants at Windsor University, Canada; Oakland University, USA; California State University—Bakersfield, USA; Gonzaga University, USA; Cleveland State University, USA; University of New Brunswick—Saint John, Canada; and University of Port Elizabeth, South Africa for their comments on earlier drafts.

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)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,590
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,311
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'étudeObservationnel
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

Citations11
Publié2001
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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