Impact de la Qualité de la Communication GES sur la Valorisation des Investisseurs dans un Contexte Réglementaire : le Cas des Entreprises du SBF 120
Bibliographic record
Abstract
Cet article étudie l’impact de la qualité de la communication réglementée des entreprises en matière d’émissions de Gaz à Effet de Serre (GES) sur la valorisation des investisseurs et ceci dans un contexte de renforcement des contraintes législatives et de croissance des exigences informationnelles des parties prenantes. En utilisant un score de communication GES estimé à partir des publications réalisées entre 2016 et 2019 par les entreprises françaises du SBF 120, nous montrons que la qualité des communications GES réglementées s’est améliorée sur la période d’étude malgré l’absence de mesures coercitives et apparaît particulièrement plus élevée chez les entreprises des secteurs polluants. Nos résultats suggèrent également que si les marchés financiers sont sensibles à la qualité des informations GES exigée par le législateur français, ils tendent à valoriser différemment cette information extra-financière en fonction du secteur d’activité de l’entreprise.
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 machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.017 | 0.054 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.001 |
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; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".