MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2603811545 · doi:10.1002/bse.1950

Does Innovation Drive Environmental Disclosure? A New Insight into Sustainable Development

2017· article· en· W2603811545 sur OpenAlexaff
Camélia Radu, Claude Francœur

Notice bibliographique

RevueBusiness Strategy and the Environment · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueEnvironmental Sustainability in Business
Établissements canadiensHEC MontréalUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBusinessSustainable developmentEnvironmental reportingAssociation (psychology)Environmental regulationEnvironmental economicsAccountingMarketingEconomicsNatural resource economicsPsychologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Sustainable development is a hot topic in business and the media, and there is a growing demand for reliable environmental disclosure from a wide range of stakeholders. Ethical performance, including social and environmental performance, is actively scrutinized. A firm's stakeholders expect reliable disclosure to correctly assess its performance. Research on the link between environmental disclosure and environmental performance shows mixed results. Both a positive and a negative association have been found. This study reexamines this association by considering environmental innovation as a key determinant of environmental disclosure. We find that environmental performance and environmental innovation jointly determine environmental disclosure. At low levels of environmental performance, innovative firms tend to disclose more than their non‐innovative counterparts to inform stakeholders about their innovation and strategy to obtain an improved environmental performance. This disclosure gap tends to diminish as innovative firms become better environmental performers. The higher levels of environmental disclosure are closely associated with firms' environmental performance for both groups. Copyright © 2017 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 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)0,003
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 seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,195
Écart entre enseignants0,186 · 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

Citations95
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBusiness Strategy and the EnvironmentMême sujetEnvironmental Sustainability in BusinessTravaux en français237 207