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GRI 经济影响主题标准项目
作为 GSSB 2023-2025 工作计划的一部分，全球可持续发展标准委员会 (GSSB) 已确定审查 GRI 对经济影响的披露，包括但不限于修订 GRI 201：经济绩效 2016、GRI 202：市场存在 2016 和 GRI 203：间接经济影响 2016，将于 2023 年开始。根据报告者和其他标准用户的反馈，GSSB 优先修订这些标准。反馈表明，当前的披露不明确且解释不一致，如果进行彻底的内容审查，将会有所裨益。自从 2006 年（随着 GRI G3 指南的发布）对 GRI 201、GRI 202 和 GRI 203 中的披露进行上次更新以来，国际上已经出现了许多有关组织应如何识别、管理和报告其对经济的影响的发展。经济增长和复原力是联合国 2030 年可持续发展议程的关键主题。各国政府和私营部门组织都被要求实现可持续发展目标 8 和可持续发展目标 9。可持续发展目标 8 特别关注体面工作和经济增长，旨在促进持续、包容和可持续的经济增长、充分和生产性就业以及人人享有体面工作。1 可持续发展目标 9 致力于建设复原力强的基础设施，促进可持续工业化，促进创新。2 此外，联合国《工商企业与人权指导原则》3 和经合组织《跨国企业负责任商业行为准则》4 明确要求企业对其造成的影响以及对其造成的影响或与其业务关系相关的影响承担责任。在 GRI 的经济披露背景下，组织应报告其对利益相关者的经济状况以及经济系统和地方、国家和全球层面的生产能力的影响。总的来说，这些发展表明，GRI 经济标准的内容将受益于全面审查，以确保它们与主要的国际文书保持一致并反映出披露方面的领先实践。
链接GRI标准和SEBI BRSR框架
的方式，并为投资者提供透明的投资环境。他们承认投资者和其他寻求企业对环境和社会负责的利益相关者的重点增加，并得出结论，报告公司在可持续性相关因素方面的绩效报告与报告金融和运营绩效的报道至关重要。因此，在2015年11月4日的通函中，他们开了规定了商业责任报告（BRR）的格式，以报告上市实体的ESG（环境，社会和治理）参数。后来在2021年5月进行了修改，通过新的循环，日期为2021年5月10日，Sebi提议将ESG报告要求修改为新的商业责任和可持续性报告（BRSR）的新形式。
GRI 101结论的GSSB基础：生物多样性
说明本文档总结了GRI生物多样性标准曝光草案中收到的评论所提出的重大问题，在2022年12月5日至2023年2月28日的公众评论期间以及2023年7月26日至10月10日。本文件概述了根据生物多样性技术委员会的讨论和建议，全球可持续性标准委员会（GSSB）对重大问题的回应。
附件 02. 定量信息和 GRI 内容索引
由于采用了新的测量方法，Amadeus 2022 年的二氧化碳排放量已重新表述，这与碳排放减排目标的设定和科学碳目标倡议 (SBTi) 的验证有关。范围 1 排放量的变化是由于每个国家/地区的计算更加精细，意味着排放量减少了 6.7%；范围 2 的变化是由于每个国家/地区的计算更加精细，并使用了可用的残余混合转换因子，以便更准确地遵循基于市场的方法，意味着排放量减少了 1.5%；范围 3 的报告范围扩大到涵盖 GHGP 中列出的所有相关类别。
GRI气候变化标准项目 - 能源...
该文件已由GRI标准部门编写，可在全球可持续发展标准委员会（GSSB）会议上向观察者提供。它不代表GSSB的正式立场。董事会职位在GRI可持续性报告标准中列出。GSSB是GRI的独立标准设置主体。有关更多信息，请访问www.globalreporting.org。
第 01 项 – GRI 经济影响主题标准项目
本文件由 GRI 标准部门编制，并在全球可持续发展标准委员会 (GSSB) 会议上向观察员提供。它不代表 GSSB 的官方立场。委员会立场载于 GRI 可持续发展报告标准。GSSB 是 GRI 的独立标准制定机构。如需了解更多信息，请访问 www.globalreporting.org。
项目05 - GRI主题经济影响标准项目
一种实用的，加性的方法，利用组织已报告的数据作为财务报告要求的一部分。尽管许多受影响加权的会计计划正在引起人们的关注，但由于与量化，数据可用性以及标准化中的质量和复杂性有关的持续挑战，将VA纳入GRI标准可能还为时过早，这可能会给组织带来实质性的报告负担。因此，在此阶段，选择作为当前可用的方法之一可能更实用，可以将组织作为逐步提高该主题的影响报告能力的第一步。此外，通过利用组织已经维护的现有财务报告信息，VAS可以最大程度地减少组织对组织的额外报告负担，从而使其成为记者和利益相关者的高效和有用工具。
项目04 - 金融服务的GRI部门标准项目
分类系统分类数量分类名称GICS®4010BANKS 40201050商业和住宅抵押贷款融资40201060交易和付款处理服务4020201010102010消费者金融4020302020投资银行和经纪3010 Banks ICB 3020101010101020202020202020消费者消费者消费者贷款30201025 ERDENCE 30201025 ERSTAGE FINANCE 302025020202020202020202000200020002000200020002000200020002000200020002000200年。信用授予
gri：一般增强模仿及其在基于视觉的自动驾驶中的应用
摘要：深入强化学习（DRL）已被证明对几种复杂的决策应用有效，例如自主驾驶和机器人技术。但是，众所周知，DRL受到其高样本复杂性和缺乏稳定性的限制。先验知识，例如，作为专家演示，通常可以使用，但要挑战以减轻这些问题。在本文中，我们提出了一般增强模仿（GRI），这是一种新颖的方法，结合了探索和专家数据的好处，并且可以直接实施任何非政策RL算法。我们做出了一个简化的假设：可以将专家演示视为完美的数据，其基础政策将获得不断的高奖励。基于此假设，GRI介绍了示范剂的概念。该代理发送专家数据，这些数据是与在线RL勘探代理所带来的经验同时且无法区分的。我们表明，我们的方法可以对城市环境中基于摄像机的自动驾驶进行重大改进。我们在使用不同的非政策RL算法的穆约科克连续控制任务上进一步验证了GRI方法。我们的方法在Carla排行榜上排名第一个，在先前的最新方法中，在Rails上胜过17％。