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Enregistrement W4212827160 · doi:10.1002/bse.3017

Comparing the uncomparable? An investigation of car manufacturers' climate performance

2022· article· en· W4212827160 sur OpenAlexaff
Olivier Boiral, Marie‐Christine Brotherton, Léo Rivaud, David Talbot

Notice bibliographique

RevueBusiness Strategy and the Environment · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueEnvironmental Sustainability in Business
Établissements canadiensÉcole Nationale d'Administration PubliqueUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComparabilitySustainabilityRanking (information retrieval)Scope (computer science)Reliability (semiconductor)Performance measurementSet (abstract data type)ContextualizationBusinessComputer scienceEnvironmental economicsManagement scienceRisk analysis (engineering)MarketingEconomicsMathematicsArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The objective of this study is to investigate the interfirm comparability of climate performance disclosed in the sustainability reports produced by car manufacturers that have been criticized over the past few years. The in‐depth content analysis of the data disclosed by 17 car manufacturers over the period of 2014 to 2017, covering the five main climate indicators from the Global Reporting Initiative standard, shows that it is impossible to make meaningful comparisons between companies' performance, regardless of the intrinsic reliability of the data disclosed. A detailed examination of the data obtained highlights the four main difficulties that prevent a rigorous and credible ranking of the climate performance disclosed in the sustainability reports: the fuzzy and eclectic measurement methods employed, the unclear and heterogeneous scope of measurement, the noncompliance and lack of standardization of the reported data, and the inconsistencies in and inappropriate contextualization of disclosed information. The use of three complementary theoretical lenses—functionalist, critical, and postmodern—allows for a better understanding of the reasons underlying these problems. Contributions to the literature are set out, particularly on the measurability and comparability of sustainability performance. The practical implications of the study and avenues for future research are also explained.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,000
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 enseignants0,398
Score d'incertitude au seuil0,863

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,188
Écart entre enseignants0,172 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations23
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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