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Enregistrement W2803618155 · doi:10.1287/msom.2018.0710

Are Hazardous Substance Rankings Effective? An Empirical Investigation of Information Dissemination About the Relative Hazards of Chemicals and Emissions Reductions

2018· article· en· W2803618155 sur OpenAlex

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.

fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueManufacturing & Service Operations Management · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueEnvironmental Sustainability in Business
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAgency for Toxic Substances and Disease RegistryIvey Business School, Western University
Mots-clésHazardHazardous wasteBusinessPanel dataHazard ratioEnvironmental scienceEnvironmental hazardEnvironmental healthOperations managementEnvironmental economicsWaste managementEconomicsStatisticsEngineeringMathematicsMedicineConfidence intervalChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Problem definition: Whether information dissemination about chemical hazards drives managers at facilities to undertake corresponding environmental actions, remains an open question that has not been adequately examined in the literature. Academic/practical relevance: We fill this gap in the literature by empirically investigating reductions in chemical emissions by facilities in relation to changes in the assessed hazard levels of chemicals evidenced in periodically-updated public information. We also examine the moderating effects of operational leanness—an attribute that prior studies have shown to be associated with better environmental performance—in our setting wherein the assessed hazard levels of chemicals change over time. Methodology: We draw data from four U.S. sources—the Substance Priority List from the Agency for Toxic Substances and Disease Registry, the Toxics Release Inventory from the EPA, the National Establishment Time-Series, and Compustat. We employ a panel model with facility-chemical- and time-fixed effects. Results: We find that public information dissemination on chemical hazards is effective, as indicated by the significant association between increases in the assessed hazard levels of chemicals and greater subsequent emissions reductions. Specifically, we find that facilities reduce emissions by an additional 4.28% on average, and their use of source reduction increases by 3.07% on average when the relative assessed hazard level of a chemical increases compared to when it decreases. We find that, overall, leaner facilities outperform less lean facilities with respect to emissions reductions. However, when the assessed hazard level increases, less lean facilities increase their emissions reductions more than leaner facilities. Managerial implications: Our findings provide insights for managers prioritizing environmental actions, including the extent of emissions reductions achievable by practicing lean. Our results can also be leveraged by governmental/nongovernmental organizations to anticipate responses to informational updates on chemical hazards, depending on characteristics of the affected facilities.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,434
Score d'incertitude au seuil0,655

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,003
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,241 · 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