O agronegócio opera como um sistema integrado e essa dinâmica exige um direcionamento com base nas práticasde sustentabilidade.O objetivo deste artigo consiste emanalisar o nível de legibilidade de informações sociais e ambientais publicadas pelas empresas do setor do agronegócio.Trata-se de uma pesquisa de natureza quantitativa, fundamentada na análise de conteúdo, cuja amostra é composta por 23 empresas brasileiras de capital abertodo setor do agronegócio, listadas na B3, abrangendo o período de 2015a 2024.A Análise de Legibilidade Textual, por meio do Índice de Flesch,foi utilizada para avaliar o grau de clareza e acessibilidade dos textos.A operacionalização da análise empírica do estudo contou com apoio da Inteligência Artificial, por meio de um script, em linguagem Python, no Google Colab integrado ao modelo Google-Gemini, fator que revela uma das principais contribuições metodológicas do estudo.Ahipótese do estudofoi testadapor meio de análise de regressão com dados em painel, efeitos fixos.O tipo de auditoria representouum fator que se mostrou positivamente relacionadoà legibilidade; em termos de contribuição prática, esse resultado sugere que as empresas da amostra auditadas por uma Big Four apresentaram, em média, melhores indicadores de legibilidade.
Agribusiness operates as an integrated system, and this dynamic requires strategic guidance grounded in sustainability practices. The objective of this article is to analyze the readability level of social and environmental information disclosed by companies in the agribusiness sector. This study adopts a quantitative approach based on content analysis. The sample comprises 23 publicly traded Brazilian agribusiness companies listed on B3, covering the period from 2015 to 2024. Text Readability Analysis, using the Flesch Index, was employed to assess the degree of clarity and accessibility of the texts. The operationalization of the study’s empirical analysis was supported by Artificial Intelligence through a Python script developed in Google Colab and integrated with the Google Gemini model, a feature that represents one of the study’s main methodological contributions. The study hypothesis was tested using fixed-effects panel data regression analysis. Audit type emerged as a factor positively associated withreadability. In practical terms, this finding suggests that companies in the sample audited by a Big Four firm exhibited, on average, better readability indicators
