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Enregistrement W4408843960 · doi:10.1061/9780784485910.001

Does ESG Performance in the Construction Industry Have an Impact on Digital Technology Innovation? A Stakeholder Theory Perspective

2025· article· en· W4408843960 sur OpenAlexaff
Xianyu Tan, Xiaolong Xue, Hongqin Fan, S. Li

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueConstruction Project Management and Performance
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPerspective (graphical)StakeholderStakeholder theoryBusinessKnowledge managementComputer scienceManagementEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The sustainable growth of the construction industry has brought the ESG performance of construction firms into the spotlight, with its impact on business operations becoming increasingly significant. However, the question of whether ESG performance can foster digital technology innovation remains unexplored. Therefore, based on stakeholder theory, this study utilizes digital technology patent data from listed construction firms in China between 2009 and 2021 to examine the relationship between ESG performance and digital technology innovation output among construction firms. Additionally, the study investigates the impact of firm age, profitability, and size on the number of digital technology patents filed. The findings indicate a positive correlation between ESG performance and digital technology innovation output, suggesting that firms with superior ESG records prioritize sustainable development and social responsibility. This positive image may attract more investors and collaborators, thus providing more resources and support for their digital technology innovation efforts. Understanding the mechanisms behind ESG’s impact on digital technology innovation can help construction industry firms integrate sustainable development concepts, mitigate environmental impacts, enhance social responsibility, and achieve economic, social, and environmental harmony. This not only enhances the competitiveness of construction industry firms but also facilitates the transformation and upgrading of the industry.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,165
Score d'incertitude au seuil0,558

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,080
Tête enseignante GPT0,391
Écart entre enseignants0,311 · 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'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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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