SAFEGUARDING SUSTAINABLE TRANSITIONS: WHY THE ENVIRONMENT NEEDS INSURANCE TOO
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
As the global economy pivots toward environmental sustainability, the process of transitioning to greener systems is proving to be as complex as it is necessary. While climate action plans, carbon reduction strategies, and renewable energy goals are driving progress, they are also disrupting industries, displacing workers, and altering investment landscapes. In response to these socio-economic shifts, transition insurance has emerged as an innovative and vital tool. This paper explores the concept of transition insurance, a financial mechanism designed to provide support to individuals, businesses, and investors affected by environmentally driven changes in policy and market structures. Drawing on secondary research and global case studies, the paper investigates how transition insurance can help balance ecological goals with economic stability and social equity. It highlights how this insurance can protect assets, assist displaced workers through retraining and financial support, and offer reassurance to investors venturing into green technologies. Case examples from the European Union, Germany, Canada, and the private sector illustrate how transition insurance models are already being implemented. The discussion also considers the challenges of integrating such mechanisms into broader climate and economic policy frameworks, including concerns around funding, moral hazard, and effective risk modelling. Ultimately, the paper argues that transition insurance is not merely a safety net—it is a strategic enabler of a just and inclusive green transition. As developing economies like India face mounting pressure to decarbonize, embedding such tools into policy planning could help safeguard both people and progress on the path to sustainability.
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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 | 0,002 | 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 découle