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Enregistrement W3097781576 · doi:10.1002/bse.2657

Financial materiality in the informativeness of sustainability reporting

2020· article· en· W3097781576 sur OpenAlexafffund
Eduardo Schiehll, Sam Kolahgar

Notice bibliographique

RevueBusiness Strategy and the Environment · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCorporate Social Responsibility Reporting
Établissements canadiensUniversity of Prince Edward IslandHEC Montréal
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésMateriality (auditing)AccountingBusinessCorporate governanceSustainability reportingStock (firearms)SustainabilityStock priceCorporate social responsibilityFinancePublic relations

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This study examines whether financial materiality in environmental, social, and governance (ESG) disclosure benefits the stock market by increasing the amount of accessible and relevant firm‐specific information. Based on the value relevance of information and the principle of financial materiality, we demonstrate that disclosing material ESG information increases stock price informativeness. We conduct an automated content analysis of 150,000 electronic documents filed by firms listed on the S&P/TSX Composite Index from 1999 to the end of 2014. Our findings show that ESG disclosure is indeed value relevant for investors and that financial materiality in ESG disclosure leads to more informative stock prices. In addition, the effect of ESG disclosure on stock price informativeness differs across the ESG components, being more sensitive to the social component. This study contributes to the literature on sustainability reporting, and in particular to the ongoing discussion about whether the financial materiality of ESG issues matters. This study also deepens the understanding of agency theory predictions about the economic effects of ESG disclosure.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,137
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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,077

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,137
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,205 · 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

Citations124
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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