Readiness for Mandatory Climate‐Related Disclosures: A Tri‐Jurisdictional Analysis of Governance Attributes in Australia, New Zealand and the United Kingdom
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 We evaluate the preparedness of companies in Australia, New Zealand and the United Kingdom to comply with emerging mandatory climate‐related disclosures (CRDs) aligned with TCFD recommendations, using their Carbon Disclosure Project (CDP) information. Our analysis also examines the corporate governance attributes influencing their readiness to disclose such information. The findings reveal a strong integration of the Governance aspect of TCFD‐recommended disclosure, with an 86% alignment between CDP and TCFD disclosures in the Governance theme. However, lower alignment is observed for Strategy (50%) and Metrics and Targets (49%), highlighting the need for immediate improvements in these areas. Firms with more gender‐diverse boards and the presence of a sustainability committee demonstrate greater readiness to comply with CRDs consistent with TCFD recommendations. These insights shed light on firms' readiness for emerging mandatory CRD across jurisdictions, especially considering the new IFRS sustainability standards. The results underscore the urgent need to enhance competencies in Strategy and Metrics and Targets, where alignment is weakest. Practically, by documenting these insights, we provide managers with early guidance on the implications of their current CRD practices. This is especially relevant for firms subject to, or soon to be impacted by, mandatory sustainability regulations in their jurisdictions. The findings hold paramount significance for managers, policymakers and regulators.
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.
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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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