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【コード】従業員福祉開示を測定する意味埋め込みフレームワークとESGパフォーマンスとの関係評価

Code for: A Semantic Embedding Framework for Measuring Employee Welfare Disclosure and Evaluating its Relationship with ESG Performance (原題)

Chang Shu, Xiao Kang

Zenodo (CERN European Organization for Nuclear Research)ジャーナル2026-10-19#AI×ESGOrigin: Global経営インパクト: 資金調達対象セクター: cross_sector
DOI: 10.5281/zenodo.23452467
原典: https://doi.org/10.5281/zenodo.23452467

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本リポジトリは、トランスフォーマー型意味埋め込み・コサイン類似度・top-K集約を用いて従業員福祉開示スコア（EWS）を構築・検証するPythonコードを公開する。EWSと環境・社会・ガバナンス・総合ESGリスクスコアとの関連をOLS回帰・二方向固定効果モデル・頑健性検証で分析する手順を含み、計算プロセスの再現性を担保する。

English

This repository provides Python code for constructing and validating an Employee Welfare Semantic Score (EWS) using transformer-based semantic embeddings, cosine similarity, and top-K aggregation. It also implements OLS regression, two-way fixed-effects models, and robustness checks linking EWS to environmental, social, governance, and overall ESG risk scores, supporting reproducibility of the study's computational workflow.

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

📝 gxceed 編集解説 — Why this matters

日本のGX文脈において

SSBJ・有報での人的資本開示が焦点となる中、従業員福祉の記述をNLPで定量化する手法は、日本企業の人的資本開示評価や統合報告書分析に応用可能。ESG評価機関のスコアとの関連検証は投資家対応の実務示唆を持つ。

In the global GX context

Amid ISSB/CSRD emphasis on social and workforce disclosures, this embedding-based measure offers a scalable way to quantify employee welfare narrative quality and test its link to ESG ratings—relevant to disclosure-quality scholarship and rating-methodology debates.

👥 読者別の含意

🔬研究者:意味埋め込みによる社会開示の定量化とESGスコアとの関連を検証する再現可能な手法として参照できる。

🏢実務担当者:人的資本・従業員福祉の記述品質を自己評価し、ESG評価対応に活かす枠組みとして利用可能。

🏛政策担当者:社会・人的資本開示の質を測る指標設計の参考になる。

📄 Abstract（原文）

This repository contains the Python source code associated with the manuscript "A Semantic Embedding Framework for Measuring Employee Welfare Disclosure and Evaluating its Relationship with ESG Performance." The computational workflow includes the construction and validation of the Employee Welfare Semantic Score (EWS) using transformer-based semantic embeddings, cosine similarity, and top-K aggregation. It also includes statistical analyses of EWS associations with environmental, social, governance, and overall ESG risk scores, including OLS regression, two-way fixed-effects models, and robustness assessments. The repository is intended to support transparency and reproducibility of the computational procedures used in the study. Execution requires the appropriate Python dependencies and input datasets, as documented in the accompanying files.

🔗 Provenance — このレコードを発見したソース

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gxceed は公開メタデータに基づく研究支援データセットです。要約・翻訳・解説は AI 支援で生成されています。 最終的な解釈・検証は利用者が原典資料に基づいて行うことを前提とします。