Anticipating the unforeseeable? ESG risk management in mining companies
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 aim of this article is to investigate the foreseeability of environmental, social and governance (ESG) risks in the mining sector by analyzing the impacts anticipated when mining projects were first submitted to the authorities, and crises or critical incidents observed ex-post at mining sites. An in-depth analysis of 57 critical sustainability incidents that occurred at 19 different Canadian mining sites, and of the way in which companies and stakeholders anticipated or failed to anticipate them in prior risk analyses, enables us to map the main impacts of this industry and to highlight the uneven ability of companies and stakeholders to effectively anticipate them. The results obtained were analyzed through an integrative model with four main configurations of risk foreseeability: high-visibility risks (good anticipation by both companies and stakeholders), stakeholder red flags (risks identified by stakeholders only), corporate foresight (risks identified by companies only) and black swans (risks neglected by both companies and stakeholders). This article makes substantial contributions to the literature on the foreseeability of ESG risks, the uncertain ways that polluting companies integrate such risks into their planning, and the management of critical sustainability incidents. Practical implications and avenues for future research are also developed. • Risk can be anticipated by companies or stakeholders. • Mining companies de not systematically integrate ESG risks into their planning. • Critical incidents are multidimensional and can cover many ESG risks. • Stakeholders are better than companies to anticipate ESG risks.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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