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Enregistrement W4416131847 · doi:10.69889/ykv5s124

The Financial Risks of Biodiversity Loss and Ecosystem Degradation

2025· article· W4416131847 sur OpenAlexaboutno aff
Dr Sukhamaya Swain Mr Debojyoti Ojha

Notice bibliographique

RevueEconomic Sciences. · 2025
Typearticle
Langue
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSustainable Development and Environmental Policy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiodiversityNatural capitalResilience (materials science)Ecosystem servicesFinancial riskPsychological resilienceClimate changeRisk management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The degradation of biodiversity and ecosystem services are manifesting itself as a severe risk. However, they are under recognised by the financial systems and economic stability studies. This paper highlights the risk of nature loss, climate change and financial risks in the purview of Economics and development. The paper mentions how natural capital underpins macroeconomic productivity, the impact of ecosystem disruption on financial institutions and the challenges in assessing nature-related risks. Key global frameworks such as the Taskforce on Nature-related Financial Disclosures (TNFD) and the Kunming-Montreal Global Biodiversity Framework are discussed for their role in recognising the importance of biodiversity and ecosystem services. The study underscores the urgent need to factor the nature related risk in addition to the traditional risk for risk management frameworks. Giving due weightage to nature-related financial risks is critical for achieving climate goals and preserving long-term economic resilience and global financial stability.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,131
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,221 · 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

Citations0
Publié2025
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