Can student managed investment funds (SMIFs) narrow the environmental, social and governance (ESG) skills gap?
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is twofold. First, it endeavors to document the current state of environmental, social and governance (ESG) pedagogy within undergraduate finance courses of business schools, and second, it seeks to show how business schools can leverage student managed investment funds (SMIFs) to swiftly integrate ESG pedagogy. Design/methodology/approach The study is comprised of two sections that use different methodologies. The first part of the study involves a manual content analysis of undergraduate finance course textbooks, and related instructor materials are used to estimate the average coverage of ESG-related topics. Next, a case study of a SMIF that has recently integrated an ESG framework is provided to illustrate how this pedagogical innovation is effective in teaching ESG skills. Findings The findings of the content analysis of the three most commonly used textbooks in a sample of 17 Canadian universities, as well as associated instructor material, provide evidence that the primary emphasis in traditional curriculum remains on the shareholder, with little attention paid to ESG factors. The case study of an existing SMIF clearly demonstrates how a student-led development of an ESG framework provides the setting for effective, experiential learning. Originality/value This study shows that while traditional teaching settings, like lectures, may be slow to adapt to the rapidly changing needs of industry, nontraditional teaching venues, such as SMIFs, can be leveraged to meet industry demand for ESG skills, thereby closing the skills gap, enhancing student employability and increasing the relevance of business school education.
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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 | 0,008 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,000 |
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.
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 ».