Green Gaps: Firm ESG Disclosure and Financial Institutions’ Reporting Requirements
Notice bibliographique
Résumé
Background: Globally, governments are responding to climate change. The financial industry has followed, integrating climate risk to their investment decisions via Environment, Social and Governance (ESG) considerations. Firms in environmentally sensitive industries, like oil and gas, are notably scrutinized for their ESG performance especially regarding climate change. Methods: Two samples were selected for a content analysis and comparison of environmental disclosure and investor requirements. The first sample is comprised of the sustainability reports for 30 oil and gas firms operating within Alberta. The second sample includes the ESG reports of 19 financial institutions with investment in the oil and gas industry. This data was triangulated via fieldnotes from conferences and informal discussions with oil and gas and financial industry representatives. Results: We find that both ESG investor requirements and firm disclosures suffer from a lack of standardization. Consequently, the financial industry is moving toward the adoption of the TCFD (Task Force on Climate-related Financial Disclosures) recommendations and the SASB (Sustainability Accounting Standards Board) framework in firm evaluations. European financial institutions have been leading the way in requiring firms to define their climate risk, set targets, measure performance, show improvement, and connect to strategy. Alberta oil and gas companies are responding with more robust ESG disclosure, though SASB and TCFD reporting is not yet widespread. Conclusions: Industry failure to respond to evolving disclosure requirements can lead to divestment. We contend that oil and gas companies that do not acknowledge climate risk and outline energy transition strategies tied to their business models and reputations potentially sacrifice access to capital. We expect firm ESG disclosure, especially radical transparency on environment, to increase as financial institutions execute on climate change risk evaluations. We contribute to the sustainability reporting and ESG literature by showing the impact of investors as stakeholders in effecting change to oil and gas firm level environmental 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 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 | 0,051 | 0,222 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».