Bibliometric Analysis of ESG Performance from 2019 to 2024 Using VOSviewer
Notice bibliographique
Résumé
Environmental, Social, and Governance (ESG) performance has become a central focus in sustainable business practices, influencing investment decisions and corporate strategies globally.This study aims to map and analyze the academic landscape of ESG performance research from 2019 to 2024 using bibliometric techniques, identifying key trends, influential contributors, and research gaps.A total of 974 Scopus-indexed articles were retrieved using Publish or Perish (PoP) software, with the search keyword "ESG Performance" applied to titles, abstracts, and keywords.Data cleaning and filtering were performed using Mendeley, and analysis was conducted using VOSviewer for citation, co-authorship, co-occurrence, and term trend visualizations.The most cited year was 2022, with 8,405 citations.A total of 2,299 authors contributed to ESG performance studies.The most frequently used keyword was "ESG Performance" (117 occurrences).China, India, and Russia were among the top contributing countries.Nine conceptual clusters emerged, with emerging themes including green innovation and digital transformation.ESG research has grown significantly in recent years, yet certain areas such as artificial intelligence, ROE, and CEO narcissism remain underexplored.These gaps offer valuable directions for future research in corporate sustainability.
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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 | 0,007 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,178 | 0,191 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».