Risky business: Protecting nature, protecting wealth?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Finance is a precondition for many of the activities that harm ecosystems, but how to address this underlying driver of biodiversity loss remains a topic of debate. This paper reviews the Task Force on Nature‐Related Financial Disclosures (TNFD), a corporate‐led effort that aims to identify how changes to biodiversity may create financial risks for companies and investors. This approach is also promoted as a strategy for managing the impact of business on biodiversity, with the assumption that risk disclosure will more effectively price biodiversity‐harming activities. We assess the potential of the TNFD toward this end, and invite conservation scientists, practitioners, and policymakers to engage critically with its theory of change. We find that the relationship between disclosing biodiversity risk and redirecting finance away from environmental degradation is tenuous and unproven, making this mechanism insufficient for addressing the impact of the financial sector on nature. We question the embrace of another industry‐led mechanism that implies that a lack of information is the greatest barrier to stopping biodiversity loss. Further, there are risks that this financial sector approach to biodiversity will reinforce the highly unequal concentration of power and wealth, which is itself inimical to transformative change, as called for by the Intergovernmental Science–Policy Platform on Biodiversity and Ecosystem Services.
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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 | 0,004 | 0,019 |
| 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 | 0,015 |
| Communication savante | 0,010 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,001 |
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 ».