Sustainability within the Academic EcoHealth Literature: Existing Engagement and Future Prospects
Notice bibliographique
Résumé
In September 2015, 193 Member States of the United Nations agreed on a new sustainable development agenda, which is outlined in the outcome document Transforming our world: the 2030 Agenda for Sustainable Development. EcoHealth is an emerging field of academic inquiry and practice that seeks to improve the health and well-being of people, animals, and ecosystems and is informed in part by the principle of sustainability. The purpose of this study is to investigate which sustainability terms and phrases were engaged in the academic EcoHealth literature, and whether the engagement was conceptual or non-conceptual. To fulfill the purpose, we searched four academic databases (EBSCO All, Scopus, Science Direct, and Web of Science) for the term “ecohealth” in the article title, article abstract, or in the title of the journal. Following the search, we generated descriptive quantitative and qualitative data on n = 647 academic EcoHealth articles. We discuss our findings through the document Transforming our world: the 2030 Agenda for Sustainable Development. Based on n = 647 articles, our findings suggest that although the academic EcoHealth literature mentions n = 162 sustainability discourse terms and phrases, the vast majority are mentioned in less than 1% of the articles and are not investigated in a conceptual way. We posit that the 2030 Agenda for Sustainable Development gives an opening to the EcoHealth scholars and practitioners to engage more with various sustainability discourses including the 2030 Agenda for Sustainable Development.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,073 | 0,116 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,018 | 0,038 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,026 |
| Communication savante | 0,037 | 0,034 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,024 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».