Notice bibliographique
Résumé
This paper explores the evolving landscape of green finance in China, elucidating its pivotal role in driving sustainable economic growth amidst escalating global environmental concerns. Encompassing an intricate analysis, it examines China's ongoing green finance initiatives, spotlighting key policies and program advancements. The research delves into the external macro-environmental impacts on China's green finance arena, employing the PESTEL framework. This holistic approach underscores the intricate interplay between domestic policies and worldwide trends. The study offers two strategic recommendations to fortify China's green finance endeavors. The initial proposal emphasizes bolstering the legal framework to underpin environmental protection, advocating for rigorous standards to counteract greenwashing, ensuring transparency, and nurturing confidence in green financial products. The second recommendation centers on enhancing Environmental Impact Assessment (EIA) legislation, promoting an inclusive and participatory approach to engender collective ownership of environmentally significant projects. By amplifying public involvement, this strategy augments decision-making processes and magnifies the influence of green finance initiatives. This synthesis furnishes a comprehensive comprehension of China's trajectory in green finance, encompassing its present status, external influences, and strategic trajectory. Armed with these insights, stakeholders and policymakers can collaborate to fortify China's dedication to sustainable development, steering the nation toward an ecologically conscientious economic trajectory.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 ».