Introduction: The international political economy of green finance
Notice bibliographique
Résumé
From IPCC reports to global asset managers and governments, calls for more green finance to fuel the sustainability transition are ubiquitous. Concurrently, the critiques of a benign embrace of financial techniques, products, and flows as solutions to the climate crisis are growing louder. As a field of inquiry, IPE has the right tools to address such controversies productively. Yet, we diagnose a lack of what we call a deep engagement of IPE with epistemic and practical questions of what green finance is, how it operates, and its outcomes. The ambition of this special issue is to develop a research agenda that examines the contemporary global and concrete forms of green finance and its governance in order to better understand the following dynamics: first, how political and economic power relations within global finance shape environmental governance outcomes, and second, how the climate crisis itself influences the governance of global finance. To facilitate such thinking, we propose to understand green finance as an evolving ecosystem in the broader web of global finance instead of a specific instrument, asset class or concept. We hold this to be a fruitful approach to engage questions of green finance in both a global and concrete manner across different sectors, geographies, actors, and structures. By acknowledging the global nature and implications of green financial flows, we can push forward thinking not only on climate change and environmental governance in IPE, but also turn attention to the ongoing contestations, contingencies, and crises of finance in the global political economy.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,026 | 0,004 |
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 ».