Scaling Impact Investment for Sustainable Development Goals: An Empirical Analysis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle