The Global Green Finance Index 6
Notice bibliographique
Résumé
The sixth edition of the Global Green Finance Index (GGFI 6) was published on 27 October 2020. GGFI 6 provides evaluations of the depth and quality of the green finance offerings of 74 major financial centres around the world. The GGFI serves as a valuable reference into the development of green finance for policy and investment decision-makers. The GGFI is updated and published every March and September. 120 financial centres were researched for GGFI 6 of which 74 now feature in the index. The GGFI is compiled using 135 instrumental factors. These quantitative measures are provided by third parties including the World Bank, the Economist Intelligence Unit, the OECD and the United Nations. The instrumental factors are combined with financial centre assessments provided by respondents to the GGFI online questionnaire. GGFI 6 uses 4,219 assessments from 617 respondents. The Results Of GGFI 6 include: Amsterdam retained its leading position in the depth index. Zurich has risen to second place. In the quality index, these positions are reversed, with Zurich leading and Amsterdam second. San Francisco was the leading centre outside Western Europe, ranking seventh for depth and equal 10th for quality. New entrant, Helsinki, ranked 19th equal for depth and 12th for quality. On depth, San Francisco and Oslo moved into the top 10, while Montreal and Hamburg fell back. On quality, Oslo rose nine places to fourth, Munich and San Francisco moved into the top 10, and Hamburg and Vienna fell back. Narrow margins separate centres at top of the tables. Among the top 10 centres the spread of ratings is 31 out of 1,000 for depth (44 in GGFI 5) and 43 for quality (44 in GGFI 5). Western Europe Western Europe continues to improve its ratings across depth and quality, with all centres receiving improved ratings for both depth and quality, although a number of centres fell in the rankings as other centres improved faster. Oslo moved into the top 10 for depth and quality. Stockholm, Vienna, Brussels, Hamburg, Frankfurt, Madrid, Rome, Milan, Jersey, Isle Of Man, and Malta fell in the rankings for both depth and quality. North America USA centres have gained ground on Canadian centres in GGFI 6. San Francisco replaced Montreal as the top ranking centre for depth and continued to lead the region for quality, now featuring in the top 10 globally in both rankings. Vancouver also moved up in both measures, and now takes second position in both measures in the region. Montreal, Toronto, and Calgary fell in the rankings for depth. Toronto also fell in the quality rankings
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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,051 | 0,034 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».