Environmental, Social, and Governance ( <scp>ESG</scp> ) Research: A Systematic Review of Recent Trends (2020–2024)
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT The 2020–2024 period marks a pivotal era in sustainable development, characterized by significant regulatory developments, including the EU Corporate Sustainability Reporting Directive (CSRD), the International Sustainability Standards Board standards, and the introduction of mandatory ESG reporting requirements worldwide. This review examines how recent policy changes have reshaped the linkages between ESG and sustainability. Following the PRISMA 2020 guidelines, we conducted a systematic review examining empirical studies of ESG–sustainability performance relationships published between 2020 and 2024. Studies examined the quantitative relationships between ESG sustainability performance and publicly traded corporations. Quality assessment employed the adapted Newcastle–Ottawa Scale with sustainability‐specific criteria. From 2847 screened records, 89 quantitative studies covering 126,000 firms in 67 countries met the inclusion criteria. Overall, 56% reported positive ESG–performance links, 38% mixed/neutral, and 6% negative. Asia‐Pacific showed the strongest positive share (67%), followed by multiregional (61%), Europe (56%), and North America (40%). Manufacturing (74%) and financial services (70%) outperformed technology (33%). This systematic review demonstrates strengthened positive associations and reveals Asia‐Pacific's emergence as a regional leader, providing timely evidence for environmental managers and policymakers navigating post‐2020 regulatory frameworks.
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 | 0,015 | 0,052 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,020 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».