Advancing green finance: a review of sustainable development
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study comprehensively reviews the relationship between green finance and sustainable development, specifically focusing on combatting climate change and achieving carbon neutrality. Utilizing a narrative review methodology, the study examines a range of scholarly articles and publications to identify key themes, findings, and future directions in green finance. The review emphasizes the crucial role of substantial investments in green and low-carbon initiatives to address climate change effectively and promote sustainable economic growth. It highlights the necessity of robust regulatory frameworks that facilitate the availability of green finance and the integration of carbon–neutral practices. Additionally, the paper explores the potential of impact investing, wherein investors accept lower financial returns in exchange for non-financial benefits in green finance. It underscores the influential role of institutional ownership in guiding companies toward enhanced environmental and social performance. Moreover, integrating environmental, social, and governance (ESG) factors in investment decisions is critical for sustainable finance. Addressing the intersection of climate change and risk management, the review highlights the implications of environmental risks on financial decision-making. Effective communication strategies can raise public awareness and support for climate policies. The study concludes by calling for collaboration, further research, and policy measures to advance green finance and foster sustainable economic growth. It recommends aligning financial incentives with sustainable outcomes, fostering transparency, and incorporating social equity in green finance initiatives to contribute towards achieving sustainable development goals and promoting a greener future.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».