Comparative Analysis of Alignments between SDG16 and the Other Sustainable Development Goals
Notice bibliographique
Résumé
SDG16 cuts through, affects and is affected by the other 16 SDGs. This study involved a number of steps; the first step was computing the degrees of compatibility/alignments of SDG16 targets as individual targets against the targets of the other 16 SDGs using a scoring system that ranged from -3 to +3. The next step in data treatment involved computing the means for each row in each table to get the compatibility scores between SDG16 targets and each goal and then we used the columns to compare the SDG16 with the targets of each of the other goals. The final steps involved computing the mean compatibility scores between the SDG16 goal and the goals of the other SDGs on one hand and those between the SDG16 targets and the other 16 SDGs on the other. The approach is based on the strategic management principle that objectives and targets are set in ways that their achievement help in the achievement of the aspirations of the goal. The study approach is new, and it has not been done before. The compatibility examination showed that the aspirations embedded in the development of SDG2 (Zero Hunger) targets and those of SDG16 were least aligned and do not effectively support each other. SDG16 and SDG5 (Gender equality) were the most aligned, suggesting that the achievement of the SDG16 targets go a long way in supporting the achievement of SDG5 targets. An approach like this can be used as stand alone or in conjunction with the often used qualitative methods and will be a very helpful tool during SDG or related reviews, as it is useful in identifying targets and goals with high mutual transfer benefits among themselves. The study concludes with some recommendations.
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 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 | 0,005 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».