FROM SHADOWS TO SPOTLIGHT: THE RISE OF ENVIRONMENTAL ACCOUNTABILITY IN EXTRACTIVE INDUSTRIES
Notice bibliographique
Résumé
This study provides a bibliometric analysis of sustainability disclosure within the extractive industries, with a specific focus on the mining sector. Given the increasing global emphasis on environmental accountability, this research identifies key themes, influential publications, and evolving trends in sustainability reporting. Using bibliometric data from 2006 to 2021, the study analyzes patterns across several major journals, countries, and authors to highlight the development of sustainability disclosure practices. A co-occurrence network of keywords is constructed, revealing four main research clusters: environmental disclosure in China’s mining sector, the economic impacts of mining, content analysis linked to legitimacy theory in Canada, and corporate social responsibility (CSR). The thematic map further categorizes these themes by centrality and density, identifying motor themes with high centrality, emerging themes, and isolated but well-developed themes. Additionally, a thematic evolution analysis outlines the progression of environmental disclosure research in four phases, showing how focus areas have shifted from fundamental environmental concerns to more integrated sustainability reporting. The findings underscore the need for more comprehensive, cross-country studies and refined frameworks to better capture the nuances of sustainability practices in extractive industries. This research provides a valuable foundation for future studies, enabling a deeper understanding of sustainability disclosure and its role in promoting environmental responsibility in high-impact sectors.
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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 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,020 | 0,033 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».