Análise do disclosure dos gastos ambientais em empresas brasileiras de alto impacto Ambiental
Bibliographic record
Abstract
Esta pesquisa tem como finalidade analisar o disclosure dos gastos com o meio ambiente das empresas de alto impacto ambiental, cadastradas no Índice de Sustentabilidade Empresarial (ISE), mensurando seu nível de divulgação por meio da análise de conteúdo e identificando a relação das receitas líquidas com os gastos, por meio do Índice de Gastos Ambientais (IGA). Os instrumentos de coleta de dados foram as Notas Explicativas e os Relatórios de Sustentabilidade referentes aos exercícios de 2014 a 2016. De acordo com os resultados obtidos, com base na análise de conteúdo, os resultados evidenciaram que, nos três anos, as empresas apresentaram 4.616 categorias ambientais, contudo, nem sempre a evidenciação era totalmente clara com detalhes sobre o que foi investido, gasto ou registro de uma obrigação. Das dezessete empresas do grupo todas investiram um valor da receita liquida, porém, três realizaram em média gastos ambientais que superam 1% da receita líquida nos períodos de 2014 a 2016. Conclui-se, que as principais informações a respeito dos gastos ambientais estão divulgadas de forma não padronizada em seus relatórios.
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 | 0.006 | 0.021 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
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".