Real effects of media climate change concerns
Notice bibliographique
Résumé
This study addresses the calls in prior research for evidence on the real effects of preferences for climate change risk by investigating whether companies with opposing externalities—brown versus green companies—adjust their climate-related activities in response to exogenous shocks in public concern for climate change, as reflected in news articles. We find that although brown companies reduce their direct and indirect greenhouse gas (GHG) emissions, they do not invest heavily in climate projects, suggesting a preference for cost-effective measures. Further textual analysis reveals that brown companies tend to use less complex stand-alone reports when communicating with external stakeholders. However, although green companies have greater access to low-cost external financial resources during unexpected changes in public concern, we find no evidence that they use these resources to reduce direct GHG emissions. Instead, our findings indicate only limited participation in indirect GHG reduction initiatives, with no significant allocation of these financial resources to dedicated climate projects. This reluctance of green companies to undertake direct GHG reductions is consistent with ongoing anecdotal discussions regarding the challenges of achieving net-zero targets, prompting a call for further research into potential barriers to greener transitions. • Concerns about climate change are often reflected in media coverage. • Media coverage of climate change concerns can prompt brown companies to reduce their footprint. • Brown companies adjust the readability of ESG reports in response to the concerns raised by the media. • Green companies do not set ambitious green targets when there is a high level of concern about climate change.
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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 | 0,004 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,001 |
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 ».