ESG-rapportering i förändring: Hållbarhetsrapportering i ett energibolag under omställning
Bibliographic record
Abstract
Detta examensarbete undersöker hur ESG-rapportering (Environmental, Social and Governance) har utvecklats över tid inom energisektorn med särskilt fokus på företaget Orrön Energy och dess transformation från fossilbaserad till förnybar energiverksamhet. Studien syftar till att analysera hur hållbarhetsrapporteringen förändrats i takt med införandet av nya regelverk, förändrade affärsmodeller och ökade krav från intressenter. Genom en kvalitativ innehållsanalys av företagets hållbarhets- och årsrapporter mellan åren 2014 och 2024 kompletterad med kvantitativa inslag i form av ordsökning, identifieras mönster i hur ESG-kommunikationen har strukturerats, tematiserats och anpassats över tid. Analysen utgår från stakeholder theory och relaterar till centrala hållbarhetsramverk såsom GRI, CSRD och EU:s taxonomi. Analysen visar att ESG-rapporteringen genomgick en tydlig utveckling under perioden 2014–2020 särskilt vad gäller rapporternas omfattning, struktur och innehåll. Dessa förändringar speglar både ett ökande externt tryck från intressenter och en gradvis anpassning till nya regelverk och rapporteringsstandarder. Utvecklingen tar sig framför allt uttryck i tre dimensioner, ett mer fördjupat och nyanserat innehåll, en ökad betoning på kvantitativa och mätbara indikatorer samt en tydligare anpassning till internationellt etablerade riktlinjer och ramverk.
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 | 0.004 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.027 | 0.003 |
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".