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Enregistrement W4413463102 · doi:10.1016/j.jaccedu.2026.101012

ExxonMobil’s strategic disclosure dilemma

2025· article· en· W4413463102 sur OpenAlexaff
Michael J. Marin, Elisa Zuliani

Notice bibliographique

RevueJournal of Accounting Education · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueBig Data and Business Intelligence
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDilemmaBusinessPhilosophyEpistemology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This case challenges students to critically evaluate ExxonMobil’s climate disclosure strategy following its January 2022 net zero pledge, which notably omits Scope 3 emissions. It explores whether the company’s public commitments reflect a meaningful shift in business strategy or a continuation of legacy practices under a revised narrative. Students examine whether ExxonMobil’s continued fossil fuel investments, its acquisition of Pioneer Natural Resources, and its rejection of climate-related shareholder proposals in 2023 are consistent with its stated climate commitments. These developments occurred alongside or shortly after the net zero pledge, prompting questions about the alignment between disclosure and strategic direction. The case also considers how ExxonMobil’s long-standing posture toward climate science may influence stakeholder perceptions of its current strategy. In addition, it highlights the technical and conceptual challenges involved in measuring emissions, assessing risk, and aligning disclosure practices with evolving reporting frameworks. Through this analysis, students explore the financial, operational, and reputational dimensions of ESG reporting. The case is suitable for upper-level undergraduate and MBA courses in financial reporting, corporate governance, and sustainability accounting. It is designed to develop students’ ability to interpret ESG disclosures, assess climate-related risk, and evaluate the credibility of strategic commitments in the context of evolving stakeholder expectations and regulatory change.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,052

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0080,006
Communication savante0,0090,007
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0050,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,270 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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
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