Civil society as a quasi‐regulator: Coordination in financial regulation on climate change
Notice bibliographique
Résumé
Abstract As early as 2015, financial regulators were developing disclosure frameworks aimed at enabling capital markets to price climate risks. Yet the literature on sustainability disclosure offers little insight into how regulatory agendas change, instead focusing on how nongovernmental organizations drive voluntary disclosure. To address this deficiency, this paper charts how financial regulators came to embrace climate risk, analyzing how an array of non‐state initiatives became coordinated in highlighting climate‐related impairment risks. This coordination is conceptualized via scholarship on decentered regulation, allowing a first, theoretical, contribution by constructing and demonstrating one analytical approach to studying substantive change on sustainability. This paper draws on a 25‐month participant observation of a United Nations standard‐setting project, supported by semi‐structured interviews. This allows a second, empirical, contribution by mapping how an accounting device, the so‐called “carbon budget” (the maximum amount of cumulative greenhouse gas emissions that limits the probability of exceeding 2°C of warming to 20%), coordinated this array of non‐state action toward resolving a core trade‐off: if we burn our current fossil fuel reserves, we will exceed our warming targets. The paper then shows how these coordinated efforts pressured regulatory authorities to intervene on how finance affects and is affected by climate change.
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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 | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».