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Enregistrement W4387455168 · doi:10.5430/afr.v12n4p13

Factors Affecting Corporate Environmental, Social and Governance (ESG) Reporting: A Literature Review

2023· review· en· W4387455168 sur OpenAlexvenueno aff
Suhaily Hasnan, Mohamad Zakwan Zabidi Adil Zaibidai Ad, Muhammad Haziq Danial Mohd Farmy, Muhammad Anuar, Muhammad Zulhelmy Mohd Nazri, Amir Rayyan Muhammad Shaifuddin

Notice bibliographique

RevueAccounting and Finance Research · 2023
Typereview
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueEnvironmental Sustainability in Business
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversiti Teknologi MARA
Mots-clésCorporate governanceAccountingBusinessLeverage (statistics)Profitability indexAudit committeeOrder (exchange)LegitimacySustainability reportingAuditSustainabilityCorporate social responsibilityPublic relationsFinancePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study aims to further explore the factors that influence corporate environmental, social, and governance (ESG) reporting in public listed companies (PLCs) around the world. The information was gathered from prior studies, which were conducted globally. The results are in line with the legitimacy theory, which holds that companies should disclose more ESG information in order to justify their continued existence. Discussion and findings in this study are significant to businesses and stakeholders, as well as policymakers. While businesses may think of ways to improve ESG reporting in order to compete on the global stage, stakeholders may put pressure on businesses to reveal more information about ESG, and also on policymakers to create an egalitarian framework on ESG that is suitable for businesses in their respective regions. The findings suggest that several factors have played a crucial role in influencing PLCs to disclose ESG reporting in their annual reports. The factors include company size, profitability, board of directors’ attributes, economic sustainability performance (ESP), financial leverage, audit committee external members, and the existence of a female director (or directors) on the corporate board. Most prior studies have found that these determinants have positive relationships with the tendency of PLCs to include ESG aspects in their annual report.

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 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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,902
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
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 Opus0,170
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,204 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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