Mapping biodiversity risk metrics in finance: A comparative analysis of MSCI and LSEG using the ENCORE framework
Notice bibliographique
Résumé
Biodiversity loss, caused by factors such as habitat destruction, pollution, climate change, overexploitation, and invasive species, poses significant risks to ecosystems, businesses, and economies. This research paper examines the interaction between biodiversity risks and the integration of these risks into financial decision making through the availability of biodiversity metrics. The biodiversity metrics available through MSCI and LSEG were mapped against the ENCORE (Exploring Natural Capital Opportunities, Risks, and Exposure) impact factors to understand what risks and opportunities can be measured and used for decision-making. The findings reveal gaps in biodiversity coverage, particularly when looking at the environmental factors of non-GHG air pollutants, soil pollutants, and water pollutants. The analysis was done using the MSCI ACWI index (Morgan Stanley Capital International All Country World Index) dataset, comprising of more than 2800 international companies. The results showed that ENCORE environmental factors significant to industries had 35% coverage in MSCI, and 24% in LSEG. Furthermore, the variation in data coverage between the two sources identifies an opportunity to expand our understanding of environmental issues by using complementary data to analyze one factor such as freshwater ecosystem and GHG emissions. This research sheds light on the current gaps between the measurement of biodiversity issues and business reporting.
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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 | 0,003 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».