Financiación al Desarrollo Sostenible a través de Inversiones de Impacto (II): Hacia la Construcción de un Framework Teórico
Bibliographic record
Abstract
Una inversión de impacto (II) se define como la colocación de recursos financieros en empresas, queapuntan a resolver problemas sociales y ambientales de manera medible, rentable y escalable. El presente artículo pone de manifiesto la oportunidad de desarrollo académico de la temática concerniente a las II, con el objetivo de preparar el proceso de construcción de un framework teórico fundamentado en la elaboración de un marco conceptual y la mención de casos de estudio como instrumentos explicativos. De esta forma, se muestra como algunos fondos de impacto han comenzado a desplegar su accionar en los sistemas productivos de algunos países latinoamericanos y generan valor de largo plazo a través del apoyo de proyectos y emprendimientos basados en criterios que difieren de los aplicados tradicionalmente por inversionistas convencionales. Las contribuciones obtenidas en el estudiodan cuenta de las condiciones exigidas por estos fondos para depositar confianza en ideas que pretenden ser sostenibles, y de los tipos de negocio que tienen la capacidad de atraer dichos inversores, como es el caso de los emprendimientos sociales, las eco-innovaciones, y los negocios orientados a la base de lapirámide social de las regiones y países.
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 | 0.005 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.012 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.009 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".