Divest from the Carbon Bubble? Reviewing the Implications and Limitations of Fossil Fuel Divestment for Institutional Investors
Notice bibliographique
Résumé
Climate change policies that rapidly curtail fossil fuel consumption will lead to structural adjustments in the business operations of the energy industry. Due to an uncertain global climate and energy policy framework, it is difficult to determine the magnitude of fossil energy reserves that could remain unused. This ambiguity has the potential to create losses for investors holding securities associated with any aspects of the fossil fuel industry. Carbon bubble risk is understood as financial exposure to fossil fuel companies that would experience impairments from assets stranded by policy, economics or innovation. A grassroots divestment campaign is pressuring institutions sell their fossil fuel company holdings. By September 2014, investors had responded by pledging to divest US $50 billion of portfolios. Though divestment campaigns are primarily focused on a moral and political rationale, they also regularly frame divesting as a strategy for mitigating stranded asset risk. We review aspects of the divestment movement alongside the context of carbon bubble risk. Several common hypotheses on reducing stranded carbon asset exposure through divestment are critically examined. We find that institutional investors are limited in their ability to reduce exposure to carbon through divesting and that the financial sector is likely to absorb many ¡®fossil free¡¯ funds.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».