VALIDATING ESG-ERM INTEGRATION IN OIL AND GAS: A MULTI-COUNTRY EMPIRICAL STUDY
Notice bibliographique
Résumé
The oil and gas sector is increasingly exposed to complex risks such as climate change, regulatory pressures, and shifting stakeholder expectations.While traditional Enterprise Risk Management (ERM) frameworks have primarily focused on financial and operational risks, these models often fail to capture Environmental, Social, and Governance (ESG) risks that influence long-term corporate sustainability.This study examines the effectiveness of integrating ESG considerations into ERM systems across publicly listed oil and gas companies in the United States, Canada, Norway, and the United Arab Emirates countries selected for their distinct regulatory and ESG maturity levels.Using a quantitative, cross-sectional design and data from 2022-2023, the study evaluates the impact of ESG-ERM integration on financial performance (ROA), operational performance (incident rates and downtime), and ESG metrics (scores and carbon intensity).Results show that firms with higher levels of ESG-ERM integration consistently outperform their peers across all performance dimensions, particularly in countries with stricter regulatory environments and strong stakeholder engagement.The findings offer compelling evidence that ESG-ERM integration not only strengthens risk resilience but also drives sustainable value creation.The study concludes with recommendations for aligning national ESG policies with corporate risk frameworks to enhance the industry's overall sustainability and governance practices.
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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 | 0,009 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».