Beyond numbers: How investment managers accommodate societal issues in financial decisions
Notice bibliographique
Résumé
Investment managers use financial numbers to assess the quality of their portfolios, which requires them to estimate the market value of their assets-i.e., the priced exchange for which such assets could be traded. Prior research has shown that investment managers are likely to disregard information that does not easily integrate into such analysis, such as environmental, social and governance (ESG) criteria. We undertook a three-year ethnography of an asset management company to better understand how investment managers respond to ESG criteria. We found that fixed-income investment managers attempted to include ESG criteria in their financial models by financializing the data, so that the information commensurated with their existing models. Equity investment managers, on the other hand, did not financialize ESG issues, but introduced the use of visuals, specifically emojis, to incarnate ESG issues, so that the equity managers could juxtapose ESG criteria with financial criteria. In doing so, they created a sense of dissonance between financial numbers and the visuals, which fostered creative friction. The equity managers were thus able to analyze the ESG criteria not only for their financial insights but also to retain some of the social and environmental information that could not be financialized. We discuss the implications of these findings for the research on financialization and calculative devices.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».