Impact des critères E-S-G sur la performance financière des entreprises de secteurs controversés
Bibliographic record
Abstract
Cette these examine la responsabilite sociale des entreprises (RSE) par les entreprises de secteurs controverses. Dans le premier chapitre, on evalue les strategies en RSE pour 565 entreprises de secteurs controverses de 1991 a 2013 en estimant la relation compensatoire entre Irresponsabilite Sociale des Entreprises (ISE) et RSE. On montre que ces entreprises tendent a compenser pour leur ISE en s'engageant dans des domaines strategiques de RSE tels que la protection de l'environnement et le respect des communautes locales avec un manque d'engagement dans d'autres activites telles la gouvernance d'entreprise. Dans le deuxieme chapitre, on examine si l'engagement RSE de 499 entreprises de secteurs controverses est susceptible de diminuer leur risque financier. Nos resultats montrent qu'un engagement RSE strategique reduit le risque idiosyncratique et total pour certaines industries controversees et que le manque d'engagement dans les activites de gouvernance augmente leur risque. Le troisieme chapitre examine la divulgation societale en tant que mecanisme de reddition de comptes dans le contexte d'un incident environnemental majeur. L'etude de cas des strategies RSE utilisees par l'entreprise Canadienne En bridge, durant sa reponse a l'incident de deversement de parole en 2010 revele que ses rapports RSE sont souvent optimistes et ne reussissent pas a decrire son incapacite a faire face aux problemes de securite ayant entraine l'incident; et ont aussi sous-estime le volume du deversement et la difficulte du nettoyage, ainsi mettant en question l'effet des activites RSE compare a l'effet de facteurs contextuels dans la protection de l'entreprise durant la crise.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.006 |
| Open science | 0.002 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".