Mapping the Literature on Sustainability Reporting: A Bibliometric Analysis Grounded in Scopus and Web of Science Core Collection
Notice bibliographique
Résumé
Sustainability reporting has become an increasingly common practice among companies around the globe as around 90% of the world’s 250 largest companies from Fortune 500 prepare and publish its sustainability reporting. Aiming to help researchers to grasp the intellectual landscape of global research on sustainable reporting, we conducted a bibliometric analysis using CiteSpace software by applying evaluative and relational techniques to 928 articles published in 480 different journals in Scopus and 698 articles published in 374 different journals in Web of Science Core Collection from 1981 to 2020. Our findings indicate that the number of articles published in the field has increased rapidly, especially since 2009. We identified the leading countries (the United States, Australia, the United Kingdom, Germany, Spain, Canada, the Netherlands and Italy), the most prolific journals (Journal of Cleaner Production, Business Strategy and the Environment, Journal of Business Ethics), main journals categories (Business, Economics, Management and Finance, Environmental and Ecology and Science, Technology and Engineering), and the major research directions in the near future (sustainability reporting, corporate social responsibility, sustainable development, disclosure). From our findings we infer that the sustainability reporting research has just recently (2013-2019) gained traction in the literature. Moreover, our findings testify that a kind of bifurcation point has occurred is 2011 that manifests the maturity of the field of sustainability reporting. All this provides the reader with a high-view look at sustainable reporting as these quantitative findings complementing qualitative and providing valuable insights into the field.
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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 | 0,028 | 0,125 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,376 | 0,321 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,011 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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; 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 ».