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Enregistrement W4388282487 · doi:10.1080/17565529.2023.2268589

Financial innovation for climate justice: central banks and transformative ‘creative disruption’

2023· article· en· W4388282487 sur OpenAlexaff
Jennie C. Stephens, Martin Sokol

Notice bibliographique

RevueClimate and Development · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueSustainable Finance and Green Bonds
Établissements canadiensTrinity College
Organismes subventionnairesEuropean Commission
Mots-clésTransformative learningFinancial crisisClimate justiceEconomic JusticeClimate changeEconomicsPolitical economy of climate changeBusinessEconomic systemFinanceSociologyEcologyMacroeconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Global financial architectures, including central banks and their monetary policies, are critical to leveraging transformative change for climate justice.Yet, currently central banks are exacerbating rather than mitigating the climate crisis and climate injustices.By following a neoliberal policy paradigm and narrowly interpreted mandates for price stability and financial stability, central banks are focusing on stabilizing a system that is inherently unstable.This accelerates climate chaos around the world and is worsening future financial instability.Recognizing both the potential of central banks to advance climate justice and the inattention of the role of central banks in the climate crisis, this paper contributes to the emerging field of financial innovation for climate justice.First, we review what central banks are currently doing to advance and hinder climate justice.Then we explore monetary policy tools that central banks could deploy for transformative climate justice.We then make the case for 'creative disruption' in monetary policy which requires expanding the narrow mandate of central banks and new kinds of global coordination.This call for intentional creative disruption changes policy assumptions regarding financial stability and climate politics and reconceptualizes how to achieve transformative systemic change to move toward a more equitable, just, healthy, sustainable future.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,046

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,012
Communication savante0,0090,012
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0050,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,040
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,223 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations18
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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