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Enregistrement W4283076866 · doi:10.1108/mf-12-2021-0596

Corporate disclosure of CO<sub>2</sub> embedded in oil and gas reserves: stock market assessment in a context of global warming

2022· article· en· W4283076866 sur OpenAlexaffabout
Charlotte Beauchamp, Denis Cormier

Notice bibliographique

RevueManagerial Finance · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCorporate Social Responsibility Reporting
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVolatility (finance)Stock marketBusinessStock (firearms)Monetary economicsContext (archaeology)EconomicsFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose The authors assess the informativeness for stock markets of proven reserves of oil and gas, and embedded CO 2 in those reserves. Design/methodology/approach Based on a two-step regression approach, the authors attempt to test the relationship between proven reserves, CO 2 embedded in those reserves and the stock market value controlling for the selection bias (i.e. the decision of managers to disclose environmental information about embedded CO 2 ). Findings Results, based on a sample of the US and Canadian firms are the following. Proven reserves increase the firm’s value, while embedded CO 2 reduces the stock market value substantially. Furthermore, the decision of managers to disclose information about embedded CO 2 is positively related to analyst following, share price volatility, firm size, and institutional ownership. Originality/value The current study assesses the long-term incidence of embedded CO 2 (in oil and gas proven reserves) on firms’ stock market value, while most studies are focusing on yearly CO 2 emissions.

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)0,002
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 enseignants0,118
Score d'incertitude au seuil0,963

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,241 · 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

Citations3
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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