MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2052795891 · doi:10.1080/0963818042000339617

Environmental disclosure quality in large German companies: Economic incentives, public pressures or institutional conditions?

2005· article· en· W2052795891 sur OpenAlexafffund
Denis Cormier, Michel Magnan, Barbara Van Velthoven

Notice bibliographique

RevueEuropean Accounting Review · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCorporate Social Responsibility Reporting
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesUniversité Laval
Mots-clésIncentiveAccountingGermanScarcityBusinessInstitutional theoryContext (archaeology)Public disclosureQuality (philosophy)Institutional investorPublic economicsEconomicsCorporate governanceFinanceMarket economy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Investors and stakeholders in continental Europe are becoming increasingly concerned about corporate environmental policies. As a result, many firms are voluntarily increasing the extent of their environmental disclosure in their annual report. While mostly unregulated, corporate environmental disclosure does have potential economic significance considering the scarcity of alternative information sources. The purpose of this study is to identify determinants of corporate environmental disclosure using multi-theoretical lenses that rely on economic incentives, public pressures and institutional theory. The study focuses on large firms from a continental Europe country, Germany, with a distinct legal and regulatory context and where environmental concerns are especially acute. Results show that Risk, Ownership, Fixed Assets Age, Firm Size as well as routine determine the level of environmental disclosure by German firms in a given year. Moreover, consistent with institutional theory, results suggest that German firms' disclosure is converging over time. Overall, results strongly suggest that environmental disclosure is multidimensional and is driven by complementary forces.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,270 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations994
Publié2005
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEuropean Accounting ReviewMême sujetCorporate Social Responsibility ReportingTravaux en français237 207