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Enregistrement W3125789094

Environmental Performance, Environmental Risk and Risk Management

2013· article· en· W3125789094 sur OpenAlexaffabout
Michael Dobler, Kaouthar Lajili, Daniel Zéghal

Notice bibliographique

RevueSSRN Electronic Journal · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueEnvironmental Sustainability in Business
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRisk managementBusinessEnvironmental management systemSample (material)Risk assessmentEnterprise risk managementEnvironmental risk assessmentFinancial risk managementFactor analysis of information riskIT risk managementActuarial scienceEnvironmental resource managementRisk analysis (engineering)EconomicsRisk management information systemsEngineeringFinanceManagement
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose This paper aims to investigate the attributes and information content of risk reporting in two different institutional and regulatory, namely, Canadian and German, settings during the period surrounding the financial crisis of 2008. Design/methodology/approach For a matched sample of manufacturing firms in the period 2006–2010, this study conducts a detailed content analysis of annual reports to assess and compare the volume and patterns of risk disclosures. Panel regressions are used to explore how risk disclosures related to corporate risk proxies and performance indicators. Findings Over the sample period, Canadian and German firms increase the volume but largely maintain the patterns of risk disclosures. Risk disclosures relate to corporate risk proxies but are not incrementally informative to assess firm performance. Originality/value The paper contributes to research on risk reporting by providing detailed cross-country evidence for a period particularly shaped by significant risk. The findings have implications for the regulation and usefulness of risk reporting.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
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 enseignants0,124
Score d'incertitude au seuil0,247

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,002
Tête enseignante GPT0,154
Écart entre enseignants0,152 · 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

Citations5
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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