The Influence of ESG, SRI, Ethical, and Impact Investing Activities on Portfolio and Financial Performance—Bibliometric Analysis/Mapping and Clustering Analysis
Notice bibliographique
Résumé
This paper aims to examine the publication metrics of literature related to the influential aspects of ESG (environmental, social, and governance), SRI (socially responsible investing), ethical, and impact investing on the portfolio and financial performance literature. It also seeks to identify major patterns and core themes in this topic and draw lessons from the past literature for future directions. Data from the SCOPUS database were used in this study. The ‘biblioshiny’ R package, also known as ‘bibliometrix 3.0’, was employed to conduct bibliometric analysis, utilising mapping and clustering techniques on 260 articles, in order to distil the comprehensive knowledge and identify emerging trends in ESG, SRI, ethical, and impact investing. The thematic map classified the ESG, SRI, ethical, impact investing and performance relationship themes into four categories of themes: niche themes (SRI, engagement and ESG), motor themes (corporate financial performance, corporate social performance, ESG, ESG factors, sustainability, performance, integrated reporting, gender diversity, and board size), emerging or declining themes (social responsibility, environmental performance, socially responsible investment, ethical investment, and SRI), and basic or transversal themes (financial performance, corporate social performance, ESG performance, environmental, social, and governance). Socially responsible investing, engagement, and ESG imply a position between niche themes and a highly developed topic/emerging or a decreasing theme, while the impact of COVID-19 on sustainability and financial performance implies a position between a highly developed topic/emerging or decreasing theme and a basic theme. The findings contribute to the enhanced understanding of ESG, SRI, ethical, impact investing and performance, which are crucial for an efficient capital market in promoting sustainability and sustainable development. The study offers vital practical implications and future research directions.
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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 | 0,023 | 0,117 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,163 | 0,213 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,008 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».