The Impact of Corporate Characteristics on Climate Governance Disclosure
Notice bibliographique
Résumé
This study examines the impact of corporate characteristics on climate change governance among 100 of the world’s largest companies, with 1400 observations in the fiscal year 2020. We consider variables such as company location, size, profitability, female board representation, years of reporting using Task Force on Climate-Related Financial Disclosures (TCFD) guidelines, the inclusion of UN Global Compact and Global Reporting Initiative (GRI) information, Dow Jones Sustainability Index (DJSI) membership, MSCI ESG ratings, and the presence of a climate transition plan, a sustainability executive, and a sustainability board committee. Applying a multi-theoretical framework, we employ correlation analysis and univariate and multiple linear regressions to assess the relationships. Our findings reveal positive correlations between climate governance and the presence of a climate transition plan, MSCI ratings, DJSI membership, and the existence of a sustainability executive. Additionally, companies located in developed countries exhibit significantly higher levels of climate change governance. These results hold across various scenarios, offering valuable insights for researchers, academics, business leaders, practitioners, and regulators. With the growing importance of climate change reporting, understanding the key contributing factors for effective climate governance is crucial for organizations seeking to address this critical issue.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».