The Use Case of the Sustainable Development Goals for Impact Investment Measurement
Notice bibliographique
Résumé
Investing private capital in projects designed to promote sustainable development is no new concept. Several models have been deployed such as social responsible investing, venture philanthropy and others. In 2007, a new system emerged called impact investing, which has three conditions to it. For-profit investments are made seeking financial returns. The ventures invested in must have positive impacts on society and/or the environment. These impacts need to be quantifiable and measurable. A framework to quantify the social and environmental impact created has yet to be developed. This paper will analyze how the United Nations Sustainable Development Goals (SDG) can be used as a resource to help develop an impact measurement system for impact investors. To examine the validity of the SDG indicators for impact investors, this project matches the SDG indicators with impact reports released by impact investment firms and associated businesses, as well as other impact measurement systems. The scope will cover a diversity of impact investment firms to test the flexibility of the SDGs. The current research surrounding impact investing focuses on defining impact investing, use cases, measurement strategies and implementation. For the SDGs, there is material that focuses on the validity and their practicality. This report will build on these theoretical frameworks for the specific case of using the SDGs to measure impact investing, and how a new framework can be developed out of the SDGs to create an effective impact measurement system for impact investors. This will help legitimize impact investing, bringing it to the forefront of sustainable development.
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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 | 0,018 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,008 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».