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Enregistrement W2149419459 · doi:10.3390/su7055735

Conceptualizing the Effectiveness of Sustainability Assessment in Development Cooperation

2015· article· en· W2149419459 sur OpenAlexaff
Jean Hugé, Nibedita Mukherjee, Camille Fertel, Jean-Philippe Waaub, Thomas Block, Tom Waas, Nico Koedam, Farid Dahdouh‐Guebas

Notice bibliographique

RevueSustainability · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental and Social Impact Assessments
Établissements canadiensUniversité du Québec à MontréalGroup for Research in Decision AnalysisHEC Montréal
Organismes subventionnairesVlaamse Interuniversitaire RaadFonds De La Recherche Scientifique - FNRSNational Research Foundation
Mots-clésSustainabilitySustainability organizationsOperationalizationConceptualizationAcknowledgementCredibilitySustainability scienceSustainable developmentSocial sustainabilityLegitimacyProcess managementPolitical scienceBusinessComputer sciencePolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sustainability assessment has emerged as a key decision-support process in development cooperation in response to the growing acknowledgement of the impacts of global change. This paper aims at conceptualizing the effectiveness of sustainability assessment as applied in development cooperation, by focusing on the sustainability assessment practice by actors of the official Belgian Development Cooperation. The conceptualization of the effectiveness of sustainability assessment is synthesized in a set of issues and concerns, based on semi-structured interviews. The paper highlights the specificity of sustainability assessment in the development cooperation sector (e.g., through the cultural and discursive compatibility dimensions of assessment in a North-South context). Effectiveness is inherently linked to the expected functions of sustainability assessment in the decision-making process, which include fostering organizational change, shaping contextually adapted framings of sustainability and operationalizing the sustainability transition. These findings highlight the relevance of a discourse-sensitive approach to sustainability assessment if one is to strengthen its credibility and legitimacy.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,994

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,306 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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