Comment mettre la finance au service de la biodiversité?
Bibliographic record
Abstract
Au début du 21e siècle, une prise de conscience croissante émerge quant au déclin de la biodiversité et à ses graves conséquences. Le consensus scientifique est clair sur la gravité de cette perte et sur son rythme sans précédent. Les activités humaines sont désignées comme le principal facteur de cette tendance préoccupante. La diminution de la biodiversité compromet la stabilité de nos écosystèmes et met en danger les services écosystémiques indispensables à la survie de la vie sur Terre. Le monde politique, économique et la société dans son ensemble commencent à prendre conscience que les risques associés au déclin de la biodiversité mettent en péril la stabilité de notre système politique, économique et social actuel. Cette prise de conscience conduit à un examen plus attentif de cet enjeu crucial. Le monde économique et financier, qui repose sur des fondements établis depuis le 18e siècle avec un système stable et des risques gérables, est particulièrement vulnérable. Les grands cadres tels que les objectifs d'Aichi pour la biodiversité adoptés en 2010 n'ont eu que peu d'influence jusqu'à présent sur les secteurs de l'économie et de la finance. Ces derniers ont rarement pris en compte la biodiversité dans leurs décisions économiques. L'adoption de l'accord Kunming-Montréal par la Conférence des Nations Unies sur la biodiversité (COP15) en 2022 marque un pas intéressant, répondant à cette lacune. Cet accord mondial vise à inverser la perte de biodiversité d'ici 2030, soulignant l'importance du financement et de l'alignement des flux financiers dans ce processus. Des décisions d'investissement et de financement prenant en compte les limites planétaires sont essentielles pour son succès. Cet essai vise à mettre en lumière les liens inextricables entre l’économie, la finance et la biodiversité. L’objectif de cet essai est d'identifier de nouvelles solutions pour concilier la biodiversité et le secteur financier et atteindre les objectifs de l’Accord Kunming-Montréal. Il s'agit de réfléchir à un modèle de finance distincte avec une approche holistique qui intègre la notion d’irréversibilité du déclin de la biodiversité. Pour ce faire, nous entreprendrons une analyse du cadre économique actuel sous l'angle de la biodiversité. Nous explorerons les concepts fondamentaux liés à la biodiversité, à l'économie et à la finance, en mettant en évidence les enjeux environnementaux majeurs ainsi que les implications économiques du déclin de la biodiversité. Nous soulignerons également la nécessité d'intégrer la valeur économique de la biodiversité dans les décisions financières. Ensuite, nous procéderons à une analyse du cadre opérationnel de la finance durable en lien avec la biodiversité. Nous examinerons également des modèles économiques alternatifs avant de formuler des recommandations.
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 | 0.012 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.008 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.005 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.019 | 0.003 |
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".