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Enregistrement W2591176047

Analysis of Private Socially Responsible Investment: The Impact of Personal Concern with Corporate Social Responsibility

2016· article· en· W2591176047 sur OpenAlexvenueno aff
Francesco Gangi, Ida Camminatiello, Nicola Varrone

Notice bibliographique

RevueReview of Economics and Finance · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCorporate Social Responsibility Reporting
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCorporate social responsibilitySocial responsibilityInvestment (military)IncentiveBusinessPreferenceLikert scaleSocially responsible investingInvestment decisionsPublic relationsMoral responsibilityPublic economicsFinanceMarketingEconomicsBehavioral economicsMarket economyPolitical sciencePsychologyMicroeconomicsLaw
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Are many years that academics and professionals dealing with the so-called socially responsible investment (SRI). Yet, still it persists today the need of a better knowledge of personal reasons underlying the investment decision. This is evidenced by inconclusive and contradictory findings of decades of empirical research. So, this paper aims at contributing to fill this gap, by deepening whether the level of personal concerns with corporate social responsibility (CSR) and the personal preferences towards the screening criteria adopted by socially responsible funds (SRFs) affect the decision to choose a socially responsible investment. In order to connect the investment choice with the personal concerns for CSR, this study refers to an experimental survey that proposes different investment scenarios and several five point Likert statements referred to corporate social responsibility. Findings confirm that the traditional risk/return trade-off is not sufficient to explain the decision to invest socially responsibly, going beyond a purely financial return. In fact, the level of personal concerns with CSR and the preference for investment screens related to the safeguard of natural environment and human rights incentive individuals to invest in SRFs.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,501
Score d'incertitude au seuil0,377

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,051
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,229 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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