Sustainability challenges and the ambivalent role of the financial sector
Notice bibliographique
Résumé
Over the past few decades, the financial sector has sought to positively contributing to sustainable development through innovative products and services. However, in its business-as-usual the financial sector continues to contribute to military interventions, environmental degradation, growing disparity of incomes, de-coupling of finance and real economy, and global economic crises. This article presents a framework of how to appraise the positive and negative contributions of the financial sector to sustainable development, from a systems perspective. On this base, the article proposes an approach for designing effective finance interventions to complex sustainability problems. Based on similar experiences from studies on water governance and technology development, the approach proposes a participatory procedure, first, to identify the role of the financial sector in complex sustainability problem constellations and, second, to develop intervention strategies for financial intermediaries interested in shifting their role and mitigating the identified problems. We discuss challenges of establishing causal links within the problem constellation, which is a prerequisite for successful intervention design, as well as in the cause–effect structure of the interventions themselves. The article concludes with outlining future research needs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,018 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,034 |
| Communication savante | 0,015 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».