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Enregistrement W3106809720 · doi:10.1051/e3sconf/202020803045

Sustainable future growth on the base of impact investing in BRICS countries

2020· article· en· W3106809720 sur OpenAlexaff
Svetlana Gusarova, Igor Gusarov, Margarita Smeretchinskiy

Notice bibliographique

RevueE3S Web of Conferences · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueCommunity Development and Social Impact
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesРоссийский экономический университет имени Г.В. Плеханова
Mots-clésImpact investingChinaInvestment (military)Sustainable developmentBusinessSocial impactCapital (architecture)EconomicsFinanceEconomic growthDevelopment economicsEmerging marketsPolitical scienceGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Impact investing is a new developmental paradigm in Brazil, Russia, India, China, and South Africa (BRICS), and its effective implementation is a fundamental factor in securing stable and innovative economic development at the national level. With impact investing, investors look to generate positive social and environmental impacts alongside financial returns. The current study reveals the innovative mechanisms of impact investing, namely, financial and economic tools and new business technologies. It also explores the diverse ways in which impact investment capital can be leveraged in BRICS countries. The results indicate the advantages and problems inherent in impact investing, as well as the main directions in which this type of investing can develop. The current study examines the development of impact investing in BRICS countries. It also touches upon the role of impact investing in the development of their economies and identifies the main problems inherent in implementing impact investing there.

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)0,001
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 enseignants0,451
Score d'incertitude au seuil0,486

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,183 · 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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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