Pratiques socialement responsables et investisseurs institutionnels : une conciliation possible ?
Bibliographic record
Abstract
L’objectif de cet article est d’analyser dans quelle mesure les notions d’investisseurs institutionnels et d’investissements socialement responsables peuvent être complémentaires. Pour cela, nous nous focalisons sur le cas précis du fond d’investissements français Eurazeo. À travers la méthodologie développée dans le cadre de cette recherche qui consiste, d’une part, à analyser le contenu des rapports d’activité d’Eurazeo pour les trois dernières années et d’autre part, à réaliser une analyse linguistique de la partie RSE de son rapport d’activité, nous tentons de montrer qu’en plus de se positionner en tant qu’investisseur institutionnel actif, Eurazeo se considère comme un investisseur socialement responsable. En effet, Eurazeo se présente comme un institutionnel long-termiste-actif, dont le métier est d’accompagner les sociétés et équipes dirigeantes sur le long terme. Par ailleurs, au-delà de sa volonté de rentabiliser son investissement initial, la mission d’Eurazeo consiste à transformer les sociétés au sein desquelles elle investit. Par ailleurs, d’après la cartographie de Le Saout et Buscot (2009), Eurazeo se trouverait dans la catégorie des fonds dits «activistes » de par sa capacité à se soucier de l’éthique des entreprises. Enfin, l’analyse sémantique de la partie RSE du rapport d’activité d’Eurazeo permet de constater qu’il existe une interaction forte entre la RSE et Eurazeo .
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.006 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.001 |
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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".