Análise do disclosure dos gastos ambientais em empresas brasileiras de alto impacto Ambiental
Notice bibliographique
Résumé
Esta pesquisa tem como finalidade analisar o disclosure dos gastos com o meio ambiente das empresas de alto impacto ambiental, cadastradas no Índice de Sustentabilidade Empresarial (ISE), mensurando seu nível de divulgação por meio da análise de conteúdo e identificando a relação das receitas líquidas com os gastos, por meio do Índice de Gastos Ambientais (IGA). Os instrumentos de coleta de dados foram as Notas Explicativas e os Relatórios de Sustentabilidade referentes aos exercícios de 2014 a 2016. De acordo com os resultados obtidos, com base na análise de conteúdo, os resultados evidenciaram que, nos três anos, as empresas apresentaram 4.616 categorias ambientais, contudo, nem sempre a evidenciação era totalmente clara com detalhes sobre o que foi investido, gasto ou registro de uma obrigação. Das dezessete empresas do grupo todas investiram um valor da receita liquida, porém, três realizaram em média gastos ambientais que superam 1% da receita líquida nos períodos de 2014 a 2016. Conclui-se, que as principais informações a respeito dos gastos ambientais estão divulgadas de forma não padronizada em seus relatórios.
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 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 | 0,006 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».