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Enregistrement W7116706867 · doi:10.1002/bse.70370

Does Accounting Scope 3 Emissions Improve Sustainable Business Outcomes? Evidence From the S&P 500 Technology Companies

2025· article· en· W7116706867 sur OpenAlexaff
Nuri C. Onat, Murat Küçükvar, Tadesse G. Wakjira, Amr Elalfy, Adeeb A. Kutty

Notice bibliographique

RevueBusiness Strategy and the Environment · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCorporate Social Responsibility Reporting
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScope (computer science)Sustainability reportingSustainabilityCorporate governanceTransparency (behavior)ComparabilityCorporate sustainabilityEnvironmental accountingCorporate social responsibility

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Corporate sustainability efforts increasingly emphasize Scope 3 emissions due to their substantial share of total corporate carbon footprints. However, reporting these emissions remains inconsistent, limiting transparency and comparability across firms. This study examines the role of carbon footprint accounting (especially Scope 3 emissions accounting) in shaping corporate sustainability outcomes among S&P 500 technology companies, focusing on how firms measure, disclose, and integrate these emissions into their environmental strategies. Using an empirical analysis of corporate sustainability reports and Environmental, Social, and Governance (ESG) performance data, this study investigates whether comprehensive Scope 3 accounting enhances corporate environmental performance. Findings indicate that firms adopting standardized Scope 3 reporting practices demonstrate improved sustainability integration and stronger ESG performance. However, methodological inconsistencies and voluntary disclosure limitations highlight the need for policy interventions and standardized adoption. This study contributes to the growing literature on carbon accounting by providing empirical insights into Scope 3 emissions disclosure and its implications for corporate sustainability. The findings inform regulatory discussions on mandatory emissions reporting and offer practical recommendations for enhancing transparency in corporate climate strategies.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,117
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,230 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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