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Enregistrement W3023644403

Think Global, invest responsible: why the private equity industry goes green

2012· preprint· en· W3023644403 sur OpenAlexaff
Patricia Crifo, Vanina Forget

Notice bibliographique

RevueHAL (Le Centre pour la Communication Scientifique Directe) · 2012
Typepreprint
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiquePrivate Equity and Venture Capital
Établissements canadiensCenter for Interuniversity Research and Analysis on Organizations
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPrivate equityClub dealMainstreamPrivate equity firmPrivate equity fundBusinessPrivate equity secondary marketShareholderCorporate governancePrivate investment in public equityEquity (law)FinanceEquity riskAlternative investmentEquity capital marketsInvestment (military)Politics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The growth of socially responsible investment on public financial markets has drawn considerable academic attention over the last decade. Discarding from previous literature, this paper sets up to analyze the Private Equity channel, which is shown to have the potentiality to foster sustainable practices in unlisted companies. The fast integration of the Environmental, Social and Governance issues by mainstream Private Equity investors is unveiled and appears to have benefited from the maturation of socially responsible investment on public financial markets and the impetus of large conventional actors. Hypothesis on the characteristics and drivers of this movement are proposed and tested on a unique database covering the French Private Equity industry in 2011. Empirical findings support that Private Equity responsiblen investing is characterized by shareholder activism and strategically driven by a need for new value creation sources, increased risk management and differentiation. In particular, results show that independent funds, which need to attract investors, are more likely than captive funds to develop responsible practices. Evolution of the movement and future research paths are proposed.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante, Science ouverte
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,620
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0040,012
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,222 · 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.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations1
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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