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Enregistrement W2104322345 · doi:10.1002/csr.1383

The Economic Impact of Environmentally Responsible Practices

2015· article· en· W2104322345 sur OpenAlexaff
Hajer Tebini, Bouchra M’Zali, Pascal Lang, Blanca Pérez‐Gladish

Notice bibliographique

RevueCorporate Social Responsibility and Environmental Management · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueEnvironmental Sustainability in Business
Établissements canadiensUniversité LavalUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAggregate (composite)Investment (military)EconomicsMeasure (data warehouse)EconometricsBusinessMonetary economicsComputer sciencePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT The objective of this paper is to present a dynamic analysis of the relationship between environmental (EP) and financial performance (FP). More precisely, we have analysed this relationship by considering the measurement of EP lagged by one, two, and three periods. The introduction of lagged variables at both an aggregate and non‐aggregate level, aims to capture the effects of EP on FP over time. Our results show that the aggregate measure of the lagged EP has a persistent positive effect on FP, extended over three years. This effect appears to be more marked for large size companies, for companies with low risk levels and for those spending less on investment. Results for non‐aggregate measurements reveal an asymmetric relationship between FP and KLD's concerns score, of which the impact is negative and persistent, and between FP and KLD's strengths score, where the effect is positive and limited to one year. Copyright © 2015 John Wiley & Sons, Ltd and ERP Environment

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,073
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,227 · 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

Citations31
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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