Mapping the Literature on Sustainability Reporting: A Bibliometric Analysis Grounded in Scopus and Web of Science Core Collection
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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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 | 0,021 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,036 | 0,212 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle