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Enregistrement W4395031445 · doi:10.29173/alr2768

Climate-Related Disclosure for Canadian Energy Companies - Getting Ready for the Mandatory Regime: Voluntary Guidelines, Rule Proposals, Governance Implications, and Best Practices to Avoid Greenwashing Allegations

2023· article· en· W4395031445 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Bill Gilliland, Courtney R. Burton, Christy Lee, Ana Cherniak-Kennedy

Notice bibliographique

RevueAlberta Law Review · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueRegulation and Compliance Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGreenwashingCorporate governanceBusinessAccountingEnergy lawVoluntary disclosureEnergy (signal processing)TurnoverPolitical scienceCorporate social responsibilityEconomicsLawFinanceEnvironmental lawManagement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Canadian energy companies are increasingly releasing corporate statistics, metrics, and strategy on climate-related matters to the public. These disclosures, offered both independently and in response to investor and stakeholder demand, detail strategic management of risks and opportunities related to a company’s present and future environmental impact. The Task Force on Climate Related Financial Disclosures (TFCD) and the International Sustainability Standards Board (ISSB) have helped to standardize voluntary disclosure frameworks and standards, influencing recent proposals for mandatory disclosure rules issued by securities regulators in Canada and the United States. This article presents a comprehensive review of this fast-shifting landscape, outlining governance implications and best practices to help organizations navigate these complex regulatory developments. In this context, it also presents noted trends and international perspectives to help Canadian companies manage legal exposure to civil and regulatory “greenwashing” allegations stemming from voluntary and mandatory public disclosures.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,034
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,053
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,093
Score d'incertitude au seuil0,677

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0340,053
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0050,006
Études des sciences et des technologies0,0140,008
Communication savante0,0160,003
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0050,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,090
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,247 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations1
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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