What you see is what you get? Building confidence in <scp>ESG</scp> disclosures for sustainable finance through external assurance
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The main objective of this study is to understand the value of environmental, social, and governance (ESG) disclosure assurance in the context of the development of sustainable finance standards and laws. This study is based on an analysis of 188 comment letters submitted by such actors in the context of public consultations on the development of three new sustainable finance initiatives (the CFA Institute, the Financial Conduct Authority in the UK, and the New Zealand parliament). The study shows these actors' nuanced and often quite critical perceptions of the effectiveness of external assurance in preventing greenwashing and their reservations about its mandatory nature. These actors have raised various criticisms, including concerns about the vagueness surrounding verification practices; the lack of expertise available to conduct assurance in a new, specialized, and complex field; the costs of the assurance process, particularly for small players; and the lack of control over the reliability of the ESG data used. This article contributes to several emerging trends in the literature—in particular, research on governance practices to prevent greenwashing, on the institutionalization of sustainable finance standards and laws, and on the role of rational myths in the assurance process for ESG disclosures.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,015 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».