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Record W4416155390 · doi:10.3138/cpp.2025-018

Synthesizing Emerging Best Practices for Forward-Looking Corporate Climate-Related Disclosure: Implications for Canada

2025· article· en· W4416155390 on OpenAlexaffvenueabout
Sara M. Bechtold, Vasundhara Saravade, Colleen Kaiser, Stewart Elgie, Geoffrey R. McCarney

Bibliographic record

VenueCanadian Public Policy · 2025
Typearticle
Languageen
FieldEconomics, Econometrics and Finance
TopicSustainable Finance and Green Bonds
Canadian institutionsInstitute on GovernanceUniversity of Ottawa
Fundersnot available
KeywordsContext (archaeology)Research methodologyLimitingWork (physics)

Abstract

fetched live from OpenAlex

La divulgation liée au climat des entreprises est un mécanisme essentiel pour standardiser l'information décisionnelle utile dans le cadre de la transition faible en carbone et de la diffuser aux investisseurs. Cependant, le recours à des outils prospectifs, comme les plans de transition et l'analyse de scénarios, demeure sous-exploré, notamment dans le secteur financier canadien. Dans le présent article, les auteurs ont examiné cette lacune par une analyse de contenu qualitative comparative et séquentielle. Pour ce faire, ils ont réalisé une analyse thématique de 28 cadres de divulgation thématique mondiaux pour créer un cadre conceptuel d’éléments prospectifs, puis l'ont appliqué à l'analyse des divulgations de six établissements financiers canadiens précurseurs qui avaient participé à un projet pilote dirigé par un régulateur. Les résultats ont révélé une forte corrélation avec les pratiques exemplaires mondiales aux ambitions corporatives, une corrélation modérée pour ce qui est de la spécificité, de la résilience et de l'utilité décisionnelle et une faible corrélation avec l'affectation des ressources et la comparabilité. Notamment, il y avait également une forte hétérogénéité entre les établissements. Ces résultats, et les points de vue qui en ressortent, fournissent une référence empirique opportune pour la déclaration financière durable du Canada et font ressortir les occasions de faire progresser les pratiques de gestion du risque au-delà de la conformité minimale.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.003
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Theoretical or conceptual · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.878
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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.

Opus teacher head0.059
GPT teacher head0.282
Teacher spread0.223 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designTheoretical or conceptual
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations1
Published2025
Admission routes3
Has abstractyes

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