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Enregistrement W2810839417 · doi:10.24178/ijbamr.2018.4.2.07

Financial and Qualitative Determinants of Voluntary Environmental/sustainability Reporting in the Canadian Mining Sector

2018· article· en· W2810839417 sur OpenAlexaboutno aff
Glenn Leonard

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Business Administration and Management Research · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCorporate Social Responsibility Reporting
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAccountingBusinessEnvironmental accountingSustainability reportingAuditSustainabilityAccounting information systemVoluntary disclosureShareholderSocial accountingCorporate governanceFinanceCorporate social responsibilityPublic relations

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The ever increasing attention given to the environmental threats facing the planet have permeated almost all areas of human endeavor. Accounting and corporate reporting has not been immune to this effect and is a key area of interest. Much of the environmental damage and the public costs associated with its clean-up is a result of commercial activity. Captured under the headings of social responsibility accounting, environmental accounting, integrated reporting or sustainability accounting, there are only limited mechanisms in accounting standards that directly address environmental issues and the associated costs and benefits. The majority of reporting mechanisms over the last three decades are largely voluntary so companies can choose whether or not to provide this type of information to users of financial statements. The existing literature in this area has focused on how these disclosures (voluntary or otherwise) have affected user decision making, primarily investors and creditors, and shareholder value. What factors lead to a decision to do voluntary reporting with respect to environmental issues? This research focusses on the Canadian mining sector (exclusive of oil and gas) and examines the financial and qualitative characteristics of companies and their respective reporting methods to build a generic profile of a company that would most likely to provide such voluntary reporting. Analysis of annual reports and the associated audited financial statements of companies in the sector will provide the raw data to build this generic profile. We can infer that companies that are inclined to report on environmental issues, beyond their regulatory responsibilities, are likely to be better environmental stewards. Understanding the financial and qualitative characteristics and having a profile can aid in regulatory decision making and provide potential and current investors an additional analytical tool for assessing corporate social responsibility with regard to environmental and sustainability issues.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,040
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 enseignants0,059
Score d'incertitude au seuil0,428

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,040
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,007
Études des sciences et des technologies0,0050,003
Communication savante0,0050,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,100
Tête enseignante GPT0,411
Écart entre enseignants0,311 · 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

Citations0
Publié2018
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