Climate change disclosure ratings: the ideological play
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to investigate the impact of climate change rating organisations on rated firms, to understand whether disclosure ratings can facilitate enhanced emissions performance. Design/methodology/approach This study uses 1,848 cross-country firm-year observations from organisations that responded to the carbon disclosure project (the rater) between 2011 and 2015 and, hence, were rated for their disclosure. Drawing on the ideology of numbers, this paper hypothesises that the disciplinary power of ratings will result in rated firms improving their subsequent disclosure scores. Following the environmentally-friendly ideology, this study hypothesises that poorly-rated firms will adopt decoupling behaviour, by improving their climate change disclosure scores without reducing the intensity of their greenhouse gas (GHG) emissions. Findings The results indicate that climate change disclosure ratings pressure poorly-rated firms to improve their disclosure scores in subsequent years, yet these firms are not inclined to lower their GHG emissions. Further, the direct publication of firms’ GHG emissions intensity can exert some restricted disciplinary impact on rated firms, as the more polluting firms tend to improve their subsequent climate change performance compared with those having lower emissions levels. Practical implications This paper argues that the ability of corporate sustainability rating schemes to influence corporate behaviour comprehensively is limited and should be used with caution. Originality/value This paper sheds new light on the ideological dynamics at play between the rater and the rated, while highlighting new aspects of the power-rating nexus in the climate change arena.
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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 | 0,027 | 0,093 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».