Le comportement des indices boursiers socialement responsables en période de crise
Bibliographic record
Abstract
Après leurs premiers débuts dans les années 1980, les indices boursiers éthiques se sont développés à partir des années 1990. Constituant un univers d’investissement à part entière, ces indices proposent aux investisseurs des opportunités d’investissement conformes à leurs orientations en matière sociale, environnementale et de gouvernance. Même si tous les indices éthiques passent par un processus de filtrage, les critères utilisés varient d’un pays à l’autre voire d’une agence de notation sociale à l’autre. Se pose ainsi la question de la légitimité de ces indices et aussi celle de savoir s’ils traduisent tous l’esprit du développement durable. Dans cet article, nous nous proposons d’abord de passer en revue ces indices éthiques, leur contexte et leurs critères de filtrage. Puis, nous nous focalisons sur 3 indices issus de 3 différentes régions (États-Unis, Europe et Canada). Nos résultats montrent l’existence d’une forte corrélation entre les indices éthiques et leurs indices de référence, et l’absence d’une différence de rendement en période de crise financière.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".