Exploring the Local Sustainability Approach Using Indicators
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this research was to analyze the application of the Barometer of Sustainability (BS) as a tool for monitoring the sustainability process, using the case of the municipality of Ribeirão Preto, Brazil. The method adopted was based on the important seven stages for the BS application. The methods used were exploratory, descriptive, analytical and field research approaches, combining primary and secondary data. BS as an evaluation tool has proved useful in contributing to the understanding of social and natural phenomena, providing the monitoring of sustainability on a local scale. The findings indicated that the municipality had a greater concern with socioeconomic issues in relation to environmental issues. Based on BS, Ribeirão Preto was classified as intermediate level in relation to Sustainable Development, presenting better performance in the Human Subsystem. To solve the main methodological difficulties related with sustainability indicators to measure the sustainability dimensions on local level, and transpose these challenges is a continuous and emergency process. The integration of information from institutional bodies and sharing of data are paramount for public management at the municipal level to help develop and consolidate national databases. In this paper the authors demonstrated that is necessary to develop efficient methods of sustainability evaluation for local practice to develop policies and actions and add value in the decision-making process of local governments.
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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 | 0,008 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,008 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».