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Enregistrement W4306160434 · doi:10.3390/su142013154

Improving ESG Scores with Sustainability Concepts

2022· article· en· W4306160434 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

RevueSustainability · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueEnvironmental Sustainability in Business
Établissements canadiensUniversité du Québec à Trois-RivièresUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSustainabilitySustainability reportingSustainability organizationsCorporate governanceSocial sustainabilityMainstreamBusinessSustainable developmentTemporalityMeasure (data warehouse)Transparency (behavior)Corporate social responsibilityAccountingProcess managementComputer sciencePublic relationsPolitical scienceData mining

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ESG (environment, social, and governance) scores are becoming mainstream proxies for evaluating sustainability in organizations. In past years, scholars and managers used ESG scores to express the sustainable development of an organization and other types of sustainability. Meanwhile, increasing literature has shown that ESG scores do not measure sustainability in terms of sustainable development. The main reason ESG scores fail to measure sustainability adequately is that ESG scores are not designed to measure sustainability concepts, such as temporality, impact, resources management, and interconnectivity. Furthermore, ESG scores apply materiality concepts, but what they measure is not always quantifiable, and most agencies that produce ESG scores lack transparency. This research reviewed the challenges and issues associated with ESG scores regarding sustainability representation. Then, based on the sustainability literature, different themes and concepts that would add more sustainability consideration to an ideal ESG score are presented. Since ESG scores are increasingly popular, this paper presents concepts and ideas that would help ESG score agencies include more sustainability principles in their methodologies while redefining the expectations of scholars using them.

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), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,170
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,220 · 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