Balancing act: Corporate governance and biodiversity conservation in extractive sector
Notice bibliographique
Résumé
Extractive industries such as mining and oil extraction drive habitat loss, soil erosion, water pollution, and biodiversity decline. While prior research has examined corporate environmental performance in these sectors, little is known about how internal governance mechanisms, particularly equitable shareholder treatment, relate to biodiversity outcomes. Drawing on legitimacy theory, which holds that fair treatment signals genuine commitment to societal expectations, strengthens a firm's social license, and motivates environmental stewardship, this study examines whether equitable shareholder practices promote biodiversity conservation. Using US and Canadian extractive firms from 2006 to 2020, we find that fair shareholder treatment is positively associated with better biodiversity outcomes. We also integrate stakeholder theory, which suggests that board meetings serve as forums for directors to engage community and environmental concerns, and resource dependence theory, which emphasizes how strategic investors supply critical capital and expertise for long-term stewardship, and find that more frequent board meetings and the presence of strategic investors strengthen this relationship. Findings remain robust under propensity score matching, two-stage least squares, and system generalised method of moments. These findings enrich corporate governance research, showing how fair shareholder treatment, active board deliberations, and strategic shareholders' presence can embed biodiversity conservation into strategy and offer actionable guidance for regulators and industry leaders to empower investors and strengthen board oversight. We also provide valuable insights for future academic research and practical policy formulation aimed at reconciling economic pursuits with ecological stewardship.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».