Unlocking the Path to Sustainability: A Hierarchical Model for Understanding Corporate Barriers to ESG Reporting Adoption
Notice bibliographique
Résumé
Environmental, social, and governance (ESG) reporting is a vital force behind the advancement of sustainable corporate practices and goes beyond simple compliance. In order to better understand the elements influencing this process, this study looks at the obstacles that prevent corporations from adopting ESG reporting. Using total interpretive structural modeling (TISM), an empirical model was created to show the hierarchical relationships between the main obstacles found by a literature research and expert survey. We identified barriers at the strategic level, such as resource shortages, unclear stakeholder demand, and structural limits; at the functional level, such as governance issues and cultural resistance; and at the efficiency level, which directly impacted adoption. Matrice d’Impacts Croisés Multiplication Appliquée à un Classement (MICMAC) analysis clarified the driving and dependence relationships among these barriers. The findings contribute to refining theoretical perspectives on ESG adoption and offer practical insights for corporate managers, policymakers, and organizations striving for effective sustainability practices. Recommendations aim to enhance sustainability policy formulation, operational practices, and governance frameworks, ultimately supporting organizations in their efforts to adopt ESG reporting sustainably and resiliently.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».