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Enregistrement W2179750812 · doi:10.5539/jsd.v8n9p190

Does GRI Reporting Impact Environmental Sustainability? An Industry-Specific Analysis of CO2 Emissions Performance between Reporting and Non-Reporting Companies

2015· article· en· W2179750812 sur OpenAlex
Sneha Bernard, Samih Abdelgadir, Lotfi Belkhir

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.

Notice bibliographique

RevueJournal of Sustainable Development · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueSustainable Supply Chain Management
Établissements canadiensXerox (Canada)McMaster University
Organismes subventionnairesMcMaster University
Mots-clésSustainability reportingBusinessAccountingSustainabilityMandatory reportingGreenhouse gasContent analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<p>The stated goal of the Global Reporting Initiative (GRI) reporting framework is two-fold: to make it easier for organizations to communicate their sustainability performance to stakeholders, and to drive companies to become <em>more</em> sustainable. Our aim in this paper is to assess if GRI-reporting has any direct and positive impact on sustainability performance, and more specifically on CO<sub>2</sub> emissions of the reporting companies. This study is the first that attempts to answer this question in a quantitative and systematic manner. We analyze the CO<sub>2</sub> emissions data from 40 A-level GRI-reporting companies, over a period of six years and across five industry sectors, comparing them with a control group of 24 non-reporting companies, to assess any direct impact of reporting on emissions. We perform an industry-specific analysis of the CO<sub>2</sub> emissions of both reporting and non-reporting companies for each industry sector. We find that amongst all reporting companies and industries, only the Utilities industry exhibits a dramatic decrease in emission intensity between 2007-2012, while the others show only minimal reductions, while the overall absolute emissions levels have grown significantly for both sets of companies. On the more qualitative side, we also note, based on our own experience in undertaking this study, that the GRI reports are not conducive to providing stakeholders with a coherent, user-friendly or transparent structure of a company’s sustainability performance in general, or improvement thereof, concluding that neither of the GRI stated goals are currently attained. Finally, we provide constructive recommendations on how the GRI reporting process could better achieve its stated purpose. Academics, investors and analysts alike might find the review, the analysis as well as the recommendations of this paper useful, as they directly address the core objectives of the GRI reporting process and how it could be improved to have the desirable impact.</p>

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.

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)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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 enseignants0,205
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,003
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,248 · 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