Prioritizing sustainability strategies for global extractive sector firms
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This paper seeks to examine the importance of corporate social and environmental initiatives to extractive sector firms and by measuring the level of social, environmental and economic sustainability in 128 countries around the world and applying these measures to a framework comprised of a sustainability indices matrix, and identifying certain strategic approaches to social and environmental practices. Design/methodology/approach The matrix contains eight categories of sustainability attainment and a k‐means cluster analysis is employed to identify what countries belong to each of these categories and to what extent these clusters identify countries with similar characteristics that may impact the focus of corporate social and environmental performance practices for extractive sector firms wishing to pursue projects in those countries. Findings The study finds that, in those jurisdictions where social and environmental sustainability is well established, extractive sector firms are required to deal with established rules and regulations that require a more reactive strategic approach. The various combinations of sustainability levels amongst the many countries around the globe require various combinations of strategies related to corporate social and environmental performance. Practical implications The realization that, today, extractive sector firms who choose to ignore the need for appropriate corporate social and environmental performance are risking increased costs arising from social and environmental damage created by their projects supports the need to create pro‐active strategies for addressing social and environmental responsibility. Originality/value This paper's contribution is the development of a framework for measuring the component levels of sustainable development and clustering a large number of countries into specific categories with recommended approaches to social and environmental sustainability strategies.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».