Organizational sensemaking and environmental performance: A longitudinal study of publicly traded firms' sustainability reports
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Environmental strategy research has often used organizational interpretation as a key lens for understanding how firms engage in sensemaking around natural environmental issues and environmental performance. This work has rarely empirically tested the proposed relationships of organizational interpretation in firms' sensemaking around environmental issues nor the relationship between firms' environmental sensemaking and environmental performance. We empirically test this relationship, capturing environmental sensemaking through computer‐aided text analysis (CATA) of published sustainability reports, and environmental performance with the Trucost environmental dataset. Mixed‐effects general linear modeling on a bespoke longitudinal dataset of 117 publicly traded companies from 2005 to 2018 reveals the three stages of the organization interpretation model of sensemaking—scanning, interpreting, and responding—align as expected. We also find firms' environmental scanning relates with year‐over‐year improvement in environmental performance, yet environmental interpreting correlates with worsening environmental performance. Additionally, larger firms and firms in industries with high carbon emissions gather more environmental data and exhibit more extensive environmental interpreting. This research provides insight for scholars by testing environmental sensemaking and exploring the boundary conditions of sensemaking and performance, and for practitioners and policymakers by offering a new framework for analyzing and interpreting sustainability reports and corporate environmental performance.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 découle