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Enregistrement W4406104355 · doi:10.54254/2754-1169/2024.19421

The Impact of ESG Ratings on Corporate Social Responsibility Across Regions and Industries

2025· article· en· W4406104355 sur OpenAlexaff
David K.B. Li

Notice bibliographique

RevueAdvances in Economics Management and Political Sciences · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueEnvironmental Sustainability in Business
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCorporate social responsibilityCorporate governanceBusinessSustainabilityWorkforceSustainable developmentRelevance (law)Social responsibilitySustainable businessCorporate sustainabilityPublic relationsAccountingPolitical scienceEconomic growthEconomicsFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As climate change and escalating environmental challenges intensify globally, the responsibility for sustainable practices increasingly falls on business enterprises in addition to governments. This paper explores the multifaceted implications of Environmental, Social, and Governance (ESG) ratings, particularly focusing on their relevance across various industries. While sustainability is a key concern, it is essential to consider broader issues such as human rights in the workplace, workforce rights, and the social impact of corporate activities on local communities and nations. Effectively balancing these social responsibilities with sustainable business practices is critical for sound corporate governance. Despite a wealth of literature examining the significance of ESG ratings in diverse contexts, questions remain regarding their applicability and meaningfulness across all business activities. Utilizing a comprehensive literature review, this study aims to elucidate the role of ESG ratings in driving responsible corporate behavior and their implications for various sectors. Ultimately, this paper seeks to provide insights into how companies can better integrate ESG considerations into their operational strategies, thereby enhancing their contributions to sustainable development and societal well-being.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,254
Score d'incertitude au seuil0,825

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,285 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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