Sustainable Finance and Climate Change: An Introduction to the Special Issue
Bibliographic record
Abstract
Ce numéro spécial, élaboré en collaboration avec le Global Risk Institute (GRI), examine comment le financement durable et climatique peut soutenir la transition vers une économie à faibles émissions de carbone au Canada, notamment en ce qui concerne la préparation du secteur public, la divulgation d'informations, l'intégration du secteur financier et les voies sectorielles. Les conclusions soulignent des améliorations pratiques : des données climatiques plus cohérentes et transparentes, un suivi plus rigoureux des programmes publics et une utilisation plus large d'outils prospectifs (par exemple, plans de transition, analyse de scénarios). Les données du marché suggèrent que les entreprises « vertes » canadiennes ont tendance à obtenir de meilleurs résultats et à afficher une volatilité moindre pendant les périodes de risque climatique accru. Des analyses comparatives mettent en évidence les différences entre les juridictions et les possibilités d'aligner la politique du secteur financier sur les objectifs nationaux. Les recherches sectorielles sur le transport maritime proposent une approche par étapes, comprenant l'efficacité à court terme, les carburants de transition à mesure que les infrastructures se développent et les technologies zéro carbone à plus long terme. Dans l'ensemble, les priorités comprennent la normalisation des données utiles à la prise de décision, l'expansion des outils prospectifs, l'amélioration de la cohérence entre les politiques et les finances, et l'examen de mesures incitatives visant à mobiliser les capitaux publics et privés en faveur de résultats de transition mesurables.
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 | 0.002 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.005 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.019 | 0.005 |
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".