MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3216530770 · doi:10.1177/09722629211054173

Quantification of ESG Regulations: A Cross-Country Benchmarking Analysis

2021· article· en· W3216530770 sur OpenAlex

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.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueVision The Journal of Business Perspective · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueEnvironmental Sustainability in Business
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBenchmarkingBusinessAccountingCorporate social responsibilityCorporate governanceSustainability reportingSustainabilityDeveloping countryChinaFinanceEconomic growthMarketingEconomicsPublic relationsPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Environmental, social and governance (ESG) criteria mean investment in economic choices which, without interference with the environment, are intended to promote long-term economic and social well-being. Due to high environmental and social awareness, customers expect companies to devote time and efforts to such sustainable practices. This attitude has led to an overall rise in ESG disclosures and reporting instruments globally with a focus on influence of ESG disclosures on financial performance of companies. Many European countries have already introduced mandatory disclosure of non-financial information. This transition from voluntary to mandatory motivated other countries to adopt mandatory ESG disclosure practices for sustainable development. The practice of reporting non-financial disclosures has been rising due to several reasons, such as increasing visibility, informing customers, avoiding the risk associated with firm performance and achieving sustainability. Countries in the early stages of ESG disclosure need to understand the benchmark practices used by countries with a well-developed ESG system. For preparing the ESG disclosure index and benchmarking based on disclosure score, this study considers a set of developed and developing countries with their ESG disclosures. On the basis of ESG disclosures, the countries have been classified into four different categories. We found Norway, Sweden, Denmark, Finland, United Kingdom, Belgium and France, to have high ESG scores and have been classified as Countries with Well-Developed ESG Framework. Germany, Italy, USA, Australia, Switzerland, Canada, Japan, Brazil and South Africa have medium to high ESG scores and fall under the category Rapidly improving ESG framework. While Singapore, India, China, Philippines, Malaysia and Argentina are categorized as countries with ESG framework at developing stage, Russia, Indonesia, Thailand, Nigeria and Vietnam are classified as Countries with early-stage framework due to low ESG scores.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,342
Score d'incertitude au seuil0,522

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,005
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,269 · 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