The influence of board gender diversity on the sustainable development goals reporting: evidence from Portuguese companies
Notice bibliographique
Résumé
Aim: The aim of this paper is to analyze the influence of female presence on boards on the level of disclosure about the sustainable development goals (SDGs). Methodology and Sample: This study used a content analysis of the sustainability/integrated reports published by a sample of the largest Portuguese listed companies. A set of panel data regression analyses on the SDGs disclosure index from 2016 until 2020 was run. Research Findings: It was expected that there would be higher levels of SDGs-related disclosures in companies with female presence on boards. However, the results do not reveal any significant association with the dependent variable (SDG_IND). Contrary to our expectation, the presence of female on boards does not influence the disclosure about the SDGs in the largest listed companies. Theoretical/Academic Implications: Little research has addressed the influence of females on SDGs reporting (Rosati & Faria, 2019b, Pizzi et al., 2021). To the best of our knowledge, this study provides a first insight at the influence of the board gender diversity on SDGs reporting in the Portuguese context. Practitioner/Policy Implications: This study helps to highlight the importance of women on boards' role by increasing awareness about UN 2030 Agenda and ensuring the transparency of SDGs-related disclosure. Thus, our findings could have implications for policy formulation, to encourage board gender diversity and its effects on SDGs reporting quality.
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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 | 0,007 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».