Carbon Disclosure Project Supply Chain Program Membership and Reported Incidents
Notice bibliographique
Résumé
Firms are increasingly blamed for environmental supply chain incidents revealed in media reports, which harms firms’ reputations and economic returns. Therefore, firms may be increasingly motivated to publicly signal commitment to mitigating environmental impacts in their supply chains, such as by gaining membership in the Carbon Disclosure Project Supply Chain Program (CDP SCP). CDP SCP is a well-regarded voluntary initiative with high public visibility that helps member firms (buyers) engage their suppliers in environmental impact mitigation. However, while a buyer’s membership might curtail media reports through a supplier engagement mechanism, it could also amplify scrutiny through a spotlight mechanism, prompting salient questions about membership outcomes. What is the relationship between CDP SCP membership and subsequent reported environmental supply chain incidents? What are the dominant mechanisms? We address these questions in our research using a novel dataset assembled from various archival sources including the CDP SCP, RepRisk, and FactSet. Our quasi-experimental design employs coarsened exact matching and a regression difference-in-differences model to compare outcomes across 124 CDP supply chain program members and 1,148 control firms, comprising a panel of 12,622 firm-year observations. We find strong and robust support for the net positive effect of CDP supply chain program membership on reported environmental supply chain incidents. Additional analyses reveal the underlying mechanisms: while CDP supply chain membership causes positive changes in environmental performance at the supplier-level of analysis, it also attracts the attention of external stakeholders in ways that have been shown to be detrimental to buyers’ environmental reputation and economic returns.
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 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 | 0,003 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
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 ».