Board Characteristics and Climate Commitment: A Comprehensive Analysis Unraveling Linear and Nonlinear Relationships
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT In an era of increasing environmental awareness, this study analyzes the relationship between board characteristics and corporate climate commitment across various industries. Our empirical analysis examines a comprehensive dataset that includes 4027 firms from the United States and Canada over the period from 2010 to 2022 and employs panel data regression models and panel quantile regressions. Our findings indicate that board meeting frequency (BMTG) exhibits a curvilinear relationship with climate commitment, with positive effects peaking at mid‐quantiles and diminishing at higher levels. Board gender diversity (BGEN), size (BSIZE), and independence (BIND) show increasing positive impacts at higher quantiles. Conversely, board experience (BEXP) shows a negative effect, particularly at middle quantiles. These results highlight the importance of tailoring board composition to optimize environmental outcomes. This study also uniquely resolves conflicting evidence from prior research regarding the impact of corporate board characteristics on carbon emissions performance. It reveals that the effect of board characteristics on emissions varies depending on the industry's carbon emission levels and its environmental consciousness. This study enhances our understanding of how corporate governance shapes environmental stewardship and provides valuable insights for policymakers, practitioners, and scholars.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 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 ».