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Enregistrement W7132954549

Hedging the Planet: The Demand for Global Governance in Sustainable Finance

2024· dissertation· W7132954549 sur OpenAlexfundno aff
Christian Morin Elliott

Notice bibliographique

RevueTSpace · 2024
Typedissertation
Langue
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueSustainable Finance and Green Bonds
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaUniversity of Toronto
Mots-clésAmbiguityCorporate governanceCollective actionAction (physics)ScholarshipFinancial marketSustainabilityFinancial services
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sustainable finance governance, or the rules and processes by which the financial sector navigates issues like climate change, has seen enormous expansion over the last twenty years, with over one hundred related global initiatives launched. Counter to what existing scholarship might predict, financial institutions have been participating, by the thousands, in efforts governed by high-profile environmental authorities with little sway over traditional financial affairs. This dissertation seeks to understand why financial actors participate, and why some more than others. I approach these questions in three movements, first focusing on national contexts, then organizational perspectives, and finally, public policy processes. In this first movement, I deductively derive hypotheses and use quantitative analysis to examine patterns of industry-wide participation at the country level. I find that wealthier liberal market economies with more environmental NGOs tend to precipitate greater initiative involvement, but much of the overall variation is not explained at the national level of analysis. To go beyond the limitations of existing explanations in the literature, the second and third movements of the dissertation proceed abductively in a theory-building exercise, bringing together concepts and qualitative data to make sense of the phenomenon. At the organizational level, I argue that financial actors seek out collective action to navigate the ambiguity and uncertainty that environmental problems create for the economy. Collective action distributes high-fixed costs, brings in external expertise to bolster credibility, and mitigates the risks of being singled out for failure. Whether a given organization seeks to innovate new responses depends on the stakeholder pressures they experience to act on these issues, relative to the adjustment costs that searching for solutions and implementing them entails. I evaluate this argument using four comparative initiative cases: the Paris Aligned Investment Initiative, The Net Zero Asset Managers Initiative, The Net-Zero Banking Alliance, and the Net-Zero Insurance Alliance. In the final empirical movement, I investigate the role of public policy in creating demand for initiatives. I argue that, in a positive feedback dynamic, participation trends increase the likelihood that a governmental response on sustainable finance issues materializes, which in turn can position initiatives as means of compliance, preemption, or venues to assist in navigating new rules. I demonstrate the validity of this argument, and the mechanisms by which such a process occurs, using the case of the European Union’s Action Plan on Financing Sustainable Growth, from 2014-2022. In total, this dissertation contributes to understanding conditions for business power in emerging issue areas, the forces driving the politics of sustainable finance, and the interactions between public and private authorities in evolving regime complexes.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0030,017
Communication savante0,0130,017
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0040,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,259 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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
Publié2024
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