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Enregistrement W2484133022 · doi:10.1007/s11625-016-0383-3

Integration: the key to implementing the Sustainable Development Goals

2016· article· en· W2484133022 sur OpenAlexaff
Mark Stafford‐Smith, David Griggs, Owen Gaffney, Farooq Ullah, Belinda Reyers, Norichika Kanie, Björn Stigson, Paul Shrivastava, Melissa Leach, Deborah O’Connell

Notice bibliographique

RevueSustainability Science · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSustainable Development and Environmental Policy
Établissements canadiensConcordia UniversityFuture Earth
Organismes subventionnairesMinistry of the Environment, Government of Japan
Mots-clésCivil societySustainabilitySustainable developmentAccountabilityInterdependenceGovernment (linguistics)Political sciencePrivate sectorBusinessEconomic growthPublic administrationEnvironmental planningEconomicsPoliticsGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

On 25 September, 2015, world leaders met at the United Nations in New York, where they adopted the Sustainable Development Goals. These 17 goals and 169 targets set out an agenda for sustainable development for all nations that embraces economic growth, social inclusion, and environmental protection. Now, the agenda moves from agreeing the goals to implementing and ultimately achieving them. Across the goals, 42 targets focus on means of implementation, and the final goal, Goal 17, is entirely devoted to means of implementation. However, these implementation targets are largely silent about interlinkages and interdependencies among goals. This leaves open the possibility of perverse outcomes and unrealised synergies. We demonstrate that there must be greater attention on interlinkages in three areas: across sectors (e.g., finance, agriculture, energy, and transport), across societal actors (local authorities, government agencies, private sector, and civil society), and between and among low, medium and high income countries . Drawing on a global sustainability science and practice perspective, we provide seven recommendations to improve these interlinkages at both global and national levels, in relation to the UN’s categories of means of implementation: finance, technology, capacity building, trade, policy coherence, partnerships, and, finally, data, monitoring and accountability.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,079
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,068
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,079
Score d'incertitude au seuil0,416

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0790,068
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0100,022
Communication savante0,0270,035
Science ouverte0,0040,054
Intégrité de la recherche0,0160,025
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0190,009

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,243 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations881
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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