A rapid assessment of co-benefits and trade-offs among Sustainable Development Goals
Notice bibliographique
Résumé
Achieving the United Nations’ 17 Sustainable Development Goals (SDGs) results in many ecological, social, and economic consequences that are inter-related. Understanding relationships between sustainability goals and determining their interactions can help prioritize effective and efficient policy options. This paper presents a framework that integrates existing knowledge from literature and expert opinions to rapidly assess the relationships between one SDG goal and another. Specifically, given the important role of the oceans in the world's social-ecological systems, this study focuses on how SDG 14 (Life Below Water), and the targets within that goal, contributes to other SDG goals. This framework differentiates relationships based on compatibility (co-benefit, trade-off, neutral), the optional nature of achieving one goal in attaining another, and whether these relationships are context dependent. The results from applying this framework indicate that oceans SDG targets are related to all other SDG goals, with two ocean targets (of seven in total) most related across all other SDG goals. Firstly, the ocean SDG target to increase economic benefits to Small Island Developing States (SIDS) and least developed countries for sustainable marine uses has positive relationships across all SDGs. Secondly, the ocean SDG target to eliminate overfishing, illegal and destructive fishing practices is a necessary pre-condition for achieving the largest number of other SDG targets. This study highlights the importance of the oceans in achieving sustainable development. The rapid assessment framework can be applied to other SDGs to comprehensively map out the subset of targets that are also pivotal in achieving 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 | 0,058 | 0,087 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
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 ».