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Enregistrement W4407108167 · doi:10.3390/su17031203

ESG Policy–Practice Decoupling: A Measurement Framework and Empirical Validation

2025· article· en· W4407108167 sur OpenAlexafffund
Atta Guy Sylvestre Loko, Eduardo Schiehll

Notice bibliographique

RevueSustainability · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCorporate Social Responsibility Reporting
Établissements canadiensHEC Montréal
Organismes subventionnairesHEC Montréal
Mots-clésDecoupling (probability)BusinessComputer scienceProcess managementReliability engineeringEngineeringControl engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As sustainability becomes more critical to corporate strategy and performance, firms, investors, and researchers must continue to refine methods for measuring and addressing the gap between rhetoric and reality. Closing this gap is crucial to ensuring that externally oriented ESG claims are supported by genuine internal actions that benefit both the firm and society at large. To address this issue, this study introduces a theoretically driven framework to assess the alignment (or lack thereof) between firms’ ESG policies and their actual implementation. By proposing a more granular and objective measure, we address a gap in the existing literature. Additionally, we empirically validate this framework using data from ASSET4, providing insights into the extent and persistence of this phenomenon using a sample of S&P 1500 firms from 2016 to 2022. Our results reveal that misalignment between internal actions and external endorsements in managing environmental and social issues is both significant and persistent across the years analyzed. Over 80% of the sample firms exhibit this misalignment, underscoring its prevalence within the sample. In more recent years, however, firms have shown a clear tendency to prioritize internal actions over initiatives aimed at externally endorsing their efforts. Building on the framework we propose to measure ESG policy–practice decoupling, along with the empirical analysis we conducted, we discuss its broader implications and outline several opportunities for future research.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,141
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,608
Score d'incertitude au seuil0,866

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,141
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,326 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations8
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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