MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4246720079 · doi:10.32920/ryerson.14666277

The use of indicators in sustainability reports produced by corporations operating in the Canadian oil sands industry

2021· preprint· en· W4246720079 sur OpenAlexaffabout
Jennifer Adelina Dell’Aquila

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMining and Resource Management
Établissements canadiensToronto Metropolitan UniversityUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBenchmarkingSustainabilityConsistency (knowledge bases)Variety (cybernetics)Petroleum industryPillarBusinessOil sandsWork (physics)Sustainability reportingPerformance indicatorEnvironmental resource managementEnvironmental economicsMarketingEngineeringComputer scienceEconomicsGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This thesis aims to explore and understand the use of indicators in sustainability reports produced by 13 corporations operating in the Canadian oil sands industry. The literature review demonstrated that little work has been done to understand the use of indicators and reporting within this industry. Three research questions are addressed through a content analysis of sustainability reports. The analysis shows that when looking at indicators based on the common themes or sustainability pillar they address, there appears to be consistency across the industry. However, when looking at indicators individually, there is a great deal of inconsistency making comparison of reports and benchmarking incredibly difficult. This research has a number of practical implications, particularly, it is the first comprehensive review of indicators being disclosed in the industry and can be used by a variety of stakeholders. Further, this research sets the foundation for a number of other possible streams of future research.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,041
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,150
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,502
Score d'incertitude au seuil0,990

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0410,150
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0190,028
Études des sciences et des technologies0,0040,004
Communication savante0,0110,004
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,209 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetMining and Resource Management→Travaux en français237 207→