Investigating the Quality of Gender Equality Non-Financial Information Disclosed in the Cooperative Credit Sector: A Case Study
Notice bibliographique
Résumé
Credit institutions, according to the 2014/95/EU Directive (implemented in Italy with Legislative Decree No. 254/2016) are obliged to report non-financial and diversity information. Our article focuses on the diversity information to investigate whether the obligation to disclose diversity information within the mandatory non-financial statement (NFS) led to an improvement of the quality of the gender equality information. To address this aim we analyzed five consolidated mandatory NFSs (CNFSs) for the Iccrea Cooperative Banking Group (ICBG) covering the 2017–2021 period. We selected ICBG because of the dearth of studies on the cooperative banking sector, which represent a relevant component of the national banking system in Italy. To the best of our knowledge, this paper is the first study to explore the quality of information on gender equality in mandatory NFSs for a cooperative banking group using a longitudinal approach. The analysis of the case study’s findings provides evidence that ICBG worked to align its gender information with the Decree requirements and the GRI standards. The longitudinal analysis highlights that, during the five years under study, the ICBG’s information on gender came to fully reflect the EU and Italian requirements.
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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 | 0,024 | 0,082 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».