Sustainability Reporting Pattern in Pharmaceutical Sector : A Study of Top 10 Economies across the Globe
Notice bibliographique
Résumé
Sustainability reporting is now a mainstream activity of global corporations and is an important issue of the decade. Transparency and accountability for stakeholders are the most demanding issues in pharmaceutical sectors. Companies or Industries can’t survive without sustainable growth. Since most of the stakeholders are aware of recent problems such as community health, climate change, education and development, business sustainability, etc., the demand for disclosures in these areas have also been remarkably increased. Global companies have started business sustainability for economic and non-economic activities of the venture, along with the accountability of external and internal stakeholders towards the goal of sustainable development. This paper examines the sustainability reporting practices of the top 10 economy's pharmaceutical companies across the globe. For this purpose, sustainability reports based on GRI and Non- GRI guidelines for 5 years (2012 to 2016) of the top 10 economy's pharmaceutical companies were collected from the GRI-Database. The number of pharmaceutical companies along with a country name that published sustainability reports has been classified into four categories such as companies with GRI reports are published for 5 years, less than 5 years, Non-GRI reports and mixed reports (GRI &Non-GRI) and a total number of reports published in the given time periods. The results revealed that the sustainability disclosures in Pharmaceutical sectors are dominated by both the 1st and 2nd largest economies across the globe USA, China, and Brazil, and the worst sustainability disclosures are Canada, Italy, Germany, and India. It means pharmaceutical companies in the USA, China, and Brazil are more conscious about sustainability reporting as compare to the rest of the countries of the top 10 economies in the world.
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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 | 0,005 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».