The Disclosure Quality Issues of Integrated Report: A Systematic Literature Review
Notice bibliographique
Résumé
While systematic literature review has contributed considerably to the emerging field of integrated reporting (IR), they have made limited contributions to IR quality. Assessing the quality of integrated reports is vital in showcasing the transparency and reliability of corporate information. Hence, this study reviewed the existing literature to identify the disclosure quality issues of integrated reports prepared by its adopters. Guided by the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA), this study systematically reviews 36 articles extracted from Scopus and Web of Science (WoS). Following thematic analysis, we identify four disclosure quality issues: adherence to the reporting framework, environmental, social, and governance (ESG) disclosures, characteristics of reported information, and reporting form. The intense review reveals that the level of IR disclosure reported in previous studies is low. IR adopters principally ignore the International Integrated Reporting Council (IIRC) framework's reporting requirements and the importance of a good reporting structure. The results of this study indicate the importance of examining reasons for the companies to hold some of the information while notifying the IIRC to reconsider their reporting framework or formulate an appropriate plan that assists adopters in preparing high-quality reports. Keywords: Integrated reporting quality; disclosure quality issues; integrated reports; systematic literature review; IIRC framework
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,126 | 0,381 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,034 | 0,027 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».