How does environmental performance map into environmental disclosure?
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Focusing on a sample of firms from environmentally sensitive industries over several years, this study aims to reexamine the association between environmental disclosure and environmental performance. Design/methodology/approach The authors use a panel data analysis to examine how the interaction between environmental performance and economic and legitimacy factors influence firms’ environmental disclosures. Findings Results suggest that environmental performance moderates the effect of economic and legitimacy incentives on firms’ propensity to provide proprietary environmental disclosure, with both sets of incentives being influential. More specifically, there appears to be a reporting bias based on the firm’s environmental performance whereas the high-performers disclose more environmental information in the three following vehicles: annual report, 10-K and sustainability reports combined. Results also show that economic and legitimacy factors influence the disclosure decisions of the low and high environmental performers differently. Practical implications Understanding the determinants of environmental disclosure for high and low environmental performers helps regulators to close the reporting gap between these firms. Social implications There is little evidence to suggest that firms with low-environmental performance attempt to use their disclosures to legitimize their environmental operations. Originality/value The study examines environmental disclosures of 78 firms over a period of 14 years in annual, 10-K and sustainability reports. The panel data analysis controls for significant cross-sectional and period effects.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».