Exploring the Merits of Sustainability Ranking Lists: Do They Matter?
Notice bibliographique
Résumé
Sustainability reporting tools (SRTs) are designed to provide stakeholders with trustworthy and credible information on a company’s corporate social responsibility (CSR) performance. However, the sustainability narrative is met with several impediments that largely stem from a lack of standardization, transparency, and consistency, which in turn poses challenges for measuring and reporting sustainability efforts. This study examines the merits of one particular SRT, sustainability ranking lists. We analyzed the methodologies of three publicly disclosed ranking lists, to identify methodologies, common themes, and criteria they use for assessment, comparison and ranking. The findings suggest that while the overarching purpose and approach are similar in nature, there are strong inconsistencies across the rankings. In particular, we found a lack of standardization related to the collection and reporting of data, inconsistency in identifying and selecting categories to evaluate, and disparity in the selection of categories to weight and score to determine ranks. This study advances the SRT literature by highlighting opportunities for improving ranking list methodologies, as well as CSR strategies.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,341 | 0,639 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,020 | 0,021 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,010 |
| Communication savante | 0,027 | 0,034 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».