What's in a name? Exploring the intellectual structure of social finance
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This paper offers a bibliometric analysis of the scientific literature on social finance. It provides an overview of the research field by identifying gaps in the existing academic literature and presenting future research directions. Design/methodology/approach The study uses co-word analysis and visualization mapping techniques. Findings This study's findings show that the social finance research field comprises five main research clusters and four main research hotspots—impact investing, social entrepreneurship, social impact bonds, and social innovation—which represent the core of this research domain. The authors also identify the researchers and the research institutions that have contributed to the development of social finance. In addition, emerging research areas are mapped and discussed. Originality/value Compared with most previous literature reviews, this work provides a more complete and objective analysis of the entire social finance landscape by revealing the trends and evolving dynamics that characterize its development. To this end, clear terminological boundaries have not yet been established in social finance. The field appears immature because only a few researchers have contributed to it, and papers have yet to be published by top finance journals. Finally, the findings of this research provide directions for future studies.
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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 | 0,007 | 0,052 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,051 | 0,065 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,010 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».