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Enregistrement W3185538503 · doi:10.5465/ambpp.2021.15872abstract

Delineating Impact Investing: A Bibliometric Review

2021· review· en· W3185538503 sur OpenAlexaff
Truzaar Dordi, Phoebe Stephens, Sean Geobey, Olaf Weber

Notice bibliographique

RevueAcademy of Management Proceedings · 2021
Typereview
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueCommunity Development and Social Impact
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBespokeCLARITYImpact investingNexus (standard)BibliometricsPolitical scienceBusinessFinanceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nomenclature like impact investing, ethical investing, and responsible investing have grown quickly in recent years as investors explore the nexus between financial, environmental, and social returns. However, a common topic of debate in both academic and grey literature is establishing definitional clarity around the motivations and applications of each form of investment strategy. Adopting recent advancements in quantitative textual analysis and bibliometrics this study explores the current status of these related but disparate fields of research, by analyzing the metadata of 929 publications. We argue that impact investing, due to its emphasis on intentionality, multi-criteria decision-making, and incommensurability of values, is particularly well suited to address grand societal challenges like poverty, well-being, and climate change. However, impact investing remains a nascent subfield of social finance. We conclude that impact investing research should adopt bespoke theoretical frameworks to advance the field of study.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Bibliométrie
Catégories consensuellesBibliométrie
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,911
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0170,044
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,236
Tête enseignante GPT0,397
Écart entre enseignants0,161 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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