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Enregistrement W4412276045

Occupational Pension Funds (IORPs) & Sustainability: What does the Prudent Person Principle say?

2017· article· en· W4412276045 sur OpenAlexaff
Rasmus Kristian Feldthusen, Vibe Ulfbeck

Notice bibliographique

RevueResearch at the University of Copenhagen (University of Copenhagen) · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueClimate Change Policy and Economics
Établissements canadiensInstitute on Governance
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPensionSustainabilityBusinessActuarial scienceFinanceEcologyBiology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The European Union encourages individuals to save in private and occupational pension funds to complement their state saving-plans. Throughout their lives, employers directly sponsor occupational retirement saving plans, so individual employees may top up their future pensions. While the European Union clearly supports the formation and cross-border participation in these financial vehicles by adopting EU regulatory framework, the EU has also decided to determine a common investment decision standard to be used in all Member States, called the Prudent Person Principle. According to this principle, the fund - the future retirement for many - shall be managed with care, the skill of an expert, prudence and due diligence. Under this principle, the pension fund’s governing body is given a broad authority to invest the pension assets in a prudent fashion in light of the particular investment plan of a fund. At the same time, the EU is also moving towards more Responsible Investment and inclusion of the ESG-principles (Environment, Social and Governance). The question we aim to answer in this paper is how these two principles co-exist and whether, due to the new Directive adopted by the occupational pension funds in 2016, all funds are obliged to make only responsible, environmentally and socially beneficial investments.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0100,010
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0070,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,002

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.

Tête enseignante Opus0,199
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,136 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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