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Green missing spots: Information entropy on greenhouse gas emission disclosure by Brazilian companies

グリーン・ミッシング・スポット：ブラジル企業の温室効果ガス排出開示における情報エントロピー (AI 翻訳)

Baginski L.

Journal of Environmental Management📚 査読済 / ジャーナル2024-09-01#開示インフラ経営インパクト: 資金調達対象セクター: cross_sector
DOI: 10.1016/j.jenvman.2024.121955
原典: https://api.elsevier.com/content/abstract/scopus_id/85200134707

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本論文はブラジル企業の温室効果ガス排出開示の完全性を情報エントロピーを用いて評価する。開示の欠落箇所を特定し、開示の質向上に示唆を与える。

English

This paper assesses the completeness of greenhouse gas emission disclosure by Brazilian companies using information entropy. It identifies missing disclosure spots and provides insights for improving disclosure quality.

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

ブラジル企業の開示完全性評価手法は、日本の有報・統合報告書での開示品質評価にも応用可能。SSBJ基準との比較にも有用。

In the global GX context

This paper introduces a novel approach using information entropy to evaluate the completeness of GHG disclosure, which can be applied globally to enhance disclosure quality under ISSB and CSRD frameworks.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Introduces information entropy as a novel metric for disclosure completeness, opening new avenues for quantitative disclosure analysis.

🏢実務担当者:Useful for companies to assess gaps in their GHG disclosure and prioritize improvements.

🏛政策担当者:Highlights common missing disclosure items, informing regulation to mandate more complete reporting.

🔗 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。