The Need for Sector‐Specific Materiality and Sustainability Reporting Standards
Notice bibliographique
Résumé
The market continues to show growing interest in how well companies are performing across a broad range of environmental, social, and governance (ESG) dimensions. Partly as a result, the companies themselves are paying more attention to these performance dimensions, how they contribute to financial performance, and how to evaluate tradeoffs that arise. One of the greatest challenges facing both investors and companies in using ESG performance information is the absence of standards. Another challenge is knowing which of the many ESG dimensions are most material for a company in terms of creating value for shareholders and stakeholders over the long term. The authors argue that materiality and reporting standards must be developed on a sector‐by‐sector basis, and that failure to do so will result in inconsistent and even misleading disclosures. The authors illustrate this with the case of climate change. The SEC has already issued interpretive guidance on climate change disclosures, making it quite clear that existing regulations require companies to report on material effects of climate change, from both an upside and downside perspective. Based on an analysis of 10K filings in six industries, the authors show that, even within a given industry, there is substantial variation in reporting among companies that ranges from no disclosure, to boilerplate disclosure, industry‐specific interpretation, and the use of quantitative metrics. After providing further detail on this by looking at the airline and utilities industries, the authors conclude by offering a methodology for defining material ESG issues on a sector‐by‐sector basis that could provide the basis for developing key performance indicators.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,262 | 0,414 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,008 |
| Communication savante | 0,025 | 0,031 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,016 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».