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Enregistrement W3126393213

La mesure d'impact et l'Investissement Socialement Responsable (ISR): Un tour d'horizon (Impact Measurement and Socially Responsible Investing (SRI): An Overview)

2020· article· fr· W3126393213 sur OpenAlexaff
Diane‐Laure Arjaliès, Vincent M. P. Bouchet, Patricia Crifo, Nicolas Mottis

Notice bibliographique

RevueSSRN Electronic Journal · 2020
Typearticle
Languefr
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueCommunity Development and Social Impact
Établissements canadiensCenter for Interuniversity Research and Analysis on OrganizationsWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical sciencePhilosophy
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

French abstract: Apres plusieurs dizaines d’annees de travaux, la recherche academique sur l’information non financiere a desormais atteint un certain niveau de maturite. La litterature a neanmoins eu tendance a s’interesser essentiellement aux liens entre performance extra-financiere et performance financiere, au detriment de la performance extra-financiere en tant que telle. C’est dans ce cadre qu’un nouveau champ de recherche est recemment apparu autour de la question suivante : « quels sont les impacts extra-financiers des investissements socialement responsables (ISR) ? ». Dans un contexte de developpement rapide de l’ISR et de l’interet croissant pour la mesure d’impact, l’objectif de cet article est de mieux comprendre les specificites et les enjeux de la mesure d’impact, principalement pour les investisseurs. Apres avoir trace les contours de la montee en puissance de l’ISR, nous analysons en detail trois problematiques majeures pour la mesure d’impact : 1) la mesure de la performance extra-financiere, 2) la distinction entre mesure de performance et mesure d’impact et 3) l’agregation de mesures d’impact au niveau d’un fonds. Afin de guider les recherches ulterieures et base sur cette analyse, nous offrons egalement un cadre conceptuel qui permet d’identifier les enjeux de la mesure d’impact a chaque etape du processus de construction et de communication de l’information non financiere. English abstract: After several decades of work, academic research on non-financial information has now reached maturity. Yet, much of the literature has tended to focus on the relationship between financial and extra financial performance only. In order to better understand non-financial performance itself, a new research field has recently emerged on the topic of the non-financial impacts (rather than performance) of Socially Responsible Investment (SRI). Faced with the fast development of SRI and the growing interest for the notion of impact, the goal of this article is to provide a better understanding of the specificities and challenges of impact measurement, particularly for investors. We first explain the different stages of the SRI movement. Then, we discuss three key major issues for measuring impact: 1) measuring non-financial performance; 2) distinguishing between impact assessment and performance measurement and 3) aggregating impact indicators at the level of a fund. Based on this analysis, we offer a conceptual framework designed around the challenges of impact measurement at each step of the process of construction and communication of non-financial information. We expect this framework to help further research on the topic.

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)0,025
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,127
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0250,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,121
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,209 · 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

Citations0
Publié2020
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