Overlap and fragmentation in the global governance complex of sustainable finance
Notice bibliographique
Résumé
Global governance initiatives addressing sustainable finance, whether for advancing climate risk disclosure or defining green bond standards, have proliferated for over 20 years. Emblematic of a larger trend of broadening global governance complexity, a key question is whether these proliferating initiatives – developed by public and private actors alike – are producing a division of labor or a duplication of efforts. Moreover, if duplication is occurring, are public initiatives more likely to contribute as compared to private or public-private initiatives? Building on the regime complexity literature, we assess these questions with an original dataset of 111 Sustainable Finance Governance Initiatives (SFGIs) established between 2000 and 2020. We expand on existing measures of institutional overlap and fragmentation by developing an approach that focuses on an initiative’s ‘governance space’, defined by an SFGI’s issue area, governance function, actor target, and time of launch. We find that while there is significant duplication in sustainable finance, the governance landscape is more characterized by a division of labor between issues, functions, and targets. Moreover, we do not find that public initiatives contribute more to duplication than other initiatives. As such, our article offers theoretical and empirical contributions to the study of global governance and the international political economy of finance.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».