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Enregistrement W4412932002 · doi:10.3390/jrfm18080428

The Role of Financial Stability in Mitigating Climate Risk: A Bibliometric and Literature Analysis

2025· article· en· W4412932002 sur OpenAlexvenueno aff
Ranila Suciati

Notice bibliographique

RevueJournal of risk and financial management · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueSustainable Finance and Green Bonds
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFinancial stabilityBusinessEnvironmental scienceEconomicsFinancial system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study provides a comprehensive synthesis of climate risk and financial stability literature through a systematic review and bibliometric analysis of 174 Scopus-indexed publications from 1988 to 2024. Publications increased by 500% from 1988 to 2019, indicating growing research interest following the 2015 Paris Agreement. It explores how physical and transition climate risks affect financial markets, asset pricing, financial regulation, and long-term sustainability. Common themes include macroprudential policy, climate disclosures, and environmental risk integration in financial management. Influential authors and key journals are identified, with keyword analysis showing strong links between “climate change”, “financial stability”, and “climate risk”. Various methodologies are used, including econometric modeling, panel data analysis, and policy review. The main finding indicates a shift toward integrated, risk-based financial frameworks and rising concern over systemic climate threats. Policy implications include the need for harmonized disclosures, ESG integration, and strengthened adaptation finance mechanisms.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesBibliométrie
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,144
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0100,021
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,200 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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