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Enregistrement W3003025591 · doi:10.1016/j.oneear.2020.01.008

To Achieve a Sustainable Blue Future, Progress Assessments Must Include Interdependencies between the Sustainable Development Goals

2020· article· en· W3003025591 sur OpenAlexaff
Kirsty L. Nash, Jessica Blythe, Christopher Cvitanovic, Elizabeth A. Fulton, Benjamin S. Halpern, E.J. Milner‐Gulland, Prue Addison, GT Pecl, Reg Watson, Julia L. Blanchard

Notice bibliographique

RevueOne Earth · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoastal and Marine Management
Établissements canadiensBrock University
Organismes subventionnairesUniversity of TasmaniaCentre of Excellence for Electromaterials Science, Australian Research CouncilNatural Environment Research CouncilCommonwealth Scientific and Industrial Research OrganisationAustralian Research CouncilSight Research UKPew Charitable Trusts
Mots-clésInterdependenceSustainabilityUnintended consequencesSustainable developmentPovertyBusinessEnvironmental economicsEnvironmental resource managementEnvironmental planningPolitical scienceEconomicsEconomic growthEcologyEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Sustainable Development Goals (SDGs) were designed to address interactions between the economy, society, and the biosphere. However, indicators used for assessing progress toward the goals do not account for these interactions. To understand the potential implications of this compartmentalized assessment framework, we explore progress evaluations toward SDG 14 (Life below Water) and intersecting social goals presented in submissions to the UN High-Level Political Forum. We show that there is a disconnect between the apparent progress shown by indicators and long-term sustainability; for example, short-term gains in reducing hunger or poverty might be undermined by poor ocean health, particularly in countries dependent on fisheries or developing their blue economy. We suggest an extension to existing indicator assessments to integrate scenarios and social-ecological modeling. This approach would ensure that decision makers are provided with knowledge fundamental to directing actions to attain SDGs while minimizing unintended outcomes due to interactions among goals.

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)0,024
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,125

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0240,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0100,013
Science ouverte0,0010,009
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,003

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,230 · 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

Citations140
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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