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Cheap talk and cherry-picking: What ClimateBert has to say on corporate climate risk disclosures

安い話とチェリーピッキング:企業の気候リスク開示に関するClimateBertの見解 (AI 翻訳)

Bingler J.A.

Finance Research Letters📚 査読済 / ジャーナル2022-06-01#AI×ESG経営インパクト: 資金調達対象セクター: cross_sector
DOI: 10.1016/j.frl.2022.102776
原典: https://api.elsevier.com/content/abstract/scopus_id/85126344340

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本論文は、気候関連開示テキストを分析するために特化した言語モデルClimateBertを用いて、企業の気候リスク開示における「安い話」(実質を伴わない主張)と「チェリーピッキング」(都合の良い情報の選択的開示)の実態を調査する。開示の質と戦略的行動を評価する手法を提供し、規制や投資家の監視に示唆を与える。

English

This paper uses ClimateBert, a specialized language model, to analyze corporate climate risk disclosures, focusing on 'cheap talk' (substantively empty claims) and 'cherry-picking' (selective disclosure of favorable information). It offers a method to assess disclosure quality and strategic behavior, with implications for regulators and investors.

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

日本ではSSBJ開示基準の適用が迫る中、開示の実質性を評価する手法は投資家対応や規制当局の監視に有用。本論文の分析枠組みは、日本の有報や統合報告書における気候関連開示の質を評価する際の参考となる。

In the global GX context

Globally, with ISSB and CSRD mandating climate disclosures, this paper provides a tool to detect greenwashing and assess disclosure quality, relevant for investors, auditors, and regulators seeking to ensure substantive reporting.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Provides a novel NLP-based approach to quantify disclosure quality and strategic behavior in climate reporting.

🏢実務担当者:Can be used to benchmark and improve the credibility of a company's own climate disclosures.

🏛政策担当者:Offers evidence on the prevalence of cheap talk and cherry-picking, informing regulatory design and enforcement.

🔗 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。