Synergies and trade-offs between sanitation and the sustainable development goals
Notice bibliographique
Résumé
To better leverage opportunities arising out of sustainable and inclusive management of sanitation services there is a need for robust and comprehensive evidence of the wide-ranging benefits that sanitation can deliver. The Sustainable Development Goals (SDGs) provide a comprehensive framework for sustainable development broken down into 169 interconnected Targets which are articulated under 17 Goals. Based on a methodology developed at University College London (UCL), this study identifies linkages between sanitation and the 169 Targets corroborated by published evidence. We show that there are synergies between sanitation and all 17 Goals and 130 (77%) of the Targets, and trade-offs for 28 (17%) of the Targets. We identified 83 Targets (49%) that call for action in the sanitation sector. The results demonstrate the far-reaching benefits that can be unlocked from investment in sanitation, which extend beyond health and spread across sectors. The evidence base for the 17 Goals establishes links that can inform cross-sectoral action, collaborations and investment across governance levels for integrated sanitation solutions. The research provides different stakeholders with a framework that can be applied to context-specific cases and projects. We propose a range of recommendations to policy makers, practitioners and researchers who seek to take this study further to help achieve the SDGs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».