Sustainability Indicators: Relevance, Public Policy Support and Challenges
Notice bibliographique
Résumé
Sustainability is a topic that has gained importance in several fields of knowledge, including the public, private and society spheres, based on the discussions that involve the definition of several public policies. Sustainability Indicators (SI) are metrics that seek to measure the level of sustainability and compile information for better decision-making concerning policies, programs, projects and actions related to sustainability. Demonstrated their relevance to public policies the SI appears as an essential tool for evaluating development goals as a sustainable proposal. In this way, this research aimed to discuss the main challenges and methodological limitations found in the use of SI, emphasizing the main fragilities identified in the literature. In methodological terms, the research has exploratory characteristics, supported by the mixed methods approach using a theoretical-empirical analysis, from the available literature on the subject and the methodologies used and the experience of researchers about the topic addressed. The main results demonstrated that Sustainability Indicators are tools that should be used to define, implement, evaluate and monitor public policies at all levels, considering the potentialities/weaknesses and priorities of each context.
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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 | 0,103 | 0,197 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,011 |
| Communication savante | 0,030 | 0,026 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 ».