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Enregistrement W2888204383 · doi:10.1002/bse.2227

What drives voluntary corporate water disclosures? <scp>T</scp>he effect of country‐level institutions

2018· article· en· W2888204383 sur OpenAlexaff
Walid Ben‐Amar, Mohamed Chelli

Notice bibliographique

RevueBusiness Strategy and the Environment · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCorporate Social Responsibility Reporting
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIncentiveBusinessAffect (linguistics)TurnoverVoluntary disclosureAccountingPublic economicsEconomicsPsychologyMicroeconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The purpose of this cross‐country comparative research is twofold. First, it investigates the country‐level institutional factors that affect corporate incentives to voluntarily disclose water information. Second, it examines the way in which the interaction between formal and informal institutions affects corporate reporting decisions regarding water‐related risks. The results reveal that the country‐level legal system shapes the firm's propensity to voluntarily respond to the 2015 Carbon Disclosure Project water survey. Uncertainty avoidance and societal trust are negatively related to the propensity to provide voluntary water disclosures, whereas countries' future orientation is positively related to the likelihood of water reporting. More importantly, the results indicate that the effect of informal institutions on water disclosure practices is contingent on the strength of formal institutions at the country level. The paper contributes to the emerging water literature and provides insights on the effects of the interaction between formal and informal institutions on corporate behavior.

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 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 enseignants0,215
Score d'incertitude au seuil0,739

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,202 · 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 tête enseignante, 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

Citations72
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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