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Enregistrement W4288707163 · doi:10.2308/jeta-2022-014

Industry 4.0-Enabled Environment, Social, and Governance Reporting: A Case from a Chinese Energy Company

2022· article· en· W4288707163 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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Emerging Technologies in Accounting · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueSustainable Supply Chain Management
Établissements canadiensPricewaterhouseCoopers (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBusinessCorporate governanceSustainabilitySustainability reportingObjectivity (philosophy)Reliability (semiconductor)AccountingEnvironmental governanceGlobal environmental analysisCorporate social responsibilityEnvironmental economicsEnvironmental resource managementPublic relationsFinanceMarketingEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Accelerating climate change, deforestation, and pollution have turned a global spotlight on corporate sustainability. Many countries have issued standards on Environment, Social, and Governance (ESG) reporting, especially from heavily polluting companies. ESG disclosure has become a main channel for investors, the public, and other external stakeholders to understand companies’ impact on the environment. However, the current methods of collecting and processing environmental information are insufficient and infrequent, impairing stakeholders’ decision-making. Moreover, the complexity and diversity of environmental measures can inhibit information reliability, accuracy, and objectivity. We propose the use of Industry 4.0 technologies to improve existing ESG reporting processes and demonstrate a novel environmental reporting system that could allow a Chinese energy company to collect and report environmental information in real time, enhancing the completeness, reliability, and efficiency of their environmental disclosure.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,811
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,230 · 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