VALIDATING ESG-ERM INTEGRATION IN OIL AND GAS: A MULTI-COUNTRY EMPIRICAL STUDY
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
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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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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