Sustainability rating and moral fictionalism: opening the black box of nonfinancial agencies
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to explore the practices, challenges and ethical issues underlying the fabric and dissemination of corporate sustainability ratings. Design/methodology/approach Based on 36 semi-structured interviews with sustainability rating practitioners, the study shows the trade-offs, ethical judgments and customizable aspects involved in rating practices, which cannot rely only on formal and predefined methods. Findings In contrast with the official optimistic rhetoric about the rationality and rigor of sustainability rating methods, agencies face serious challenges in the measurement and comparison of performance in this area, particularly in terms of the aggregation of scattered and fuzzy indicators, commercial pressures and the availability, materiality and reliability of the information collected. Despite these concerns, sustainability ratings do appear to be useful in improving corporate responsiveness and increasing investor awareness of the complex and difficult-to-measure aspects of nonfinancial reports. Practical implications Rating agencies should collaborate to set up common indicators that would be easier for firms to produce and should better separate their sustainability rating production activities from other services they offer to companies (e.g. consultancy). Originality/value This study contributes to the literature on the measurement and promotion of corporate sustainability by analyzing rating practices through the lens of moral fictionalism, which here refers to the human tendency to build ethical judgments on fictional but convenient and useful representations.
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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 | 0,176 | 0,377 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,062 |
| Communication savante | 0,020 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,007 |
| 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 ».