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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 OpenAlexafffundvenue
Sneha Bernard, Samih Abdelgadir, Lotfi Belkhir

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

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 more 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 CO2 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 CO2 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 CO2 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.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,042

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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

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

Citations22
Publié2015
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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