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Enregistrement W3213389750 · doi:10.14453/aabfj.v15i5.2

Scaling Impact Investment for Sustainable Development Goals: An Empirical Analysis

2021· article· en· W3213389750 sur OpenAlexaff
Seema Tewari, Harjit Singh, Shobhit Wadhwa, Deepak Tandon

Notice bibliographique

RevueAustralasian Accounting Business and Finance Journal · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueCommunity Development and Social Impact
Établissements canadiensImperial Metals (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImpact investingBusinessPovertyCorporate social responsibilitySustainable developmentEconomic impact analysisPopulationEconomic growthEconomicsEnvironmental resource managementFinanceEmerging marketsPublic relationsPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Impact Investing is a community of investors willing to create social and environmental impact along with financial returns by investing either directly with Base of Pyramid[1] (BoP) enterprises or indirectly through enterprises that help in creating impact by investing in BoP organizations. Adoption of SDGs[2] quantified the expectation paradigm of the global community for social, environmental and economic achievable and projected/targeted achievement of SDGs by 2030 made the governments, businesses, institutions daunted with the task in hand hence, it is imperative for investing community to contribute its share as well. With high social need and underserved population India has become a test bed for impact investing. However, with increasing impact investing, Impact Measurement and Management (IMM) gains significant importance as it allows investors to evaluate impact and channelize fund to most effective solutions. The present study conducted for year 2019 not only attempts to explore impact investing landscape in India and its future dimension but it simultaneously does content analysis of impact report of investors using impact value chain[3] and indicators developed on the basis of SDGs targets and indicators. The analysis aims to establish a link between developed indicators and impact, the link once established, developed indicators will provide agile, cost effective, quantifiable and measurable basis to impact that has worldwide acceptance. [1]Base of Pyramid refers to the poorest two-third of the economic human pyramid living in abject poverty. [2]SDGs, adopted in 2015 by all UN member states, are universally accepted goals and targets under goals to guide sustainable development and create a sustainable world for all. [3]Impact Value chain is a tool build on theory of change to illustrate how enterprise activities lead to desired outcome and impact by setting a relationship between activities, output, outcome and impact.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,031
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,053

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,031
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,006
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0160,002

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.

Tête enseignante Opus0,050
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,260 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations9
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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