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Enregistrement W3098143153 · doi:10.3390/su12229332

ISO Standards: A Platform for Achieving Sustainable Development Goal 2

2020· article· en· W3098143153 sur OpenAlexaff
Xiaoli Zhao, Pavel Castka, Cory Searcy

Notice bibliographique

RevueSustainability · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueGlobal trade, sustainability, and social impact
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStandardizationCertificationBusinessSustainable developmentProcess managementFood securityScale (ratio)AgricultureCorporate governanceStakeholderKey (lock)Environmental resource managementComputer sciencePolitical scienceEconomicsManagementPublic relationsFinanceGeographyComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The International Organization for Standardization (ISO) has recently begun promoting the linkages between its standards and the United Nations’ Sustainable Development Goals (SDGs). However, further research is needed to explore how ISO standards can serve as a platform for achieving the SDGs. In this paper, we discuss the interlinkage between ISO standards and SDG 2 (i.e., Zero hunger—End hunger, achieve food security and improved nutrition, and promote sustainable agriculture). We review the literature on a set of 77 ISO standards related to SDG 2 and study existing evidence pertinent to SDG 2 and its targets. Specifically, we review research in four key areas of interest: agricultural productivity of ISO certified firms, adoption of ISO standards amongst small scale producers, ISO standards development, and governance of standards. We found implicit evidence in the literature that ISO standards have the potential to contribute to two SDG 2 targets, namely targets 2.3 and 2.4. Some aspects of ISO standards, however, such as low levels of adoption amongst small scale farmers or a lack of multi-stakeholder standard development, contradict key aspects of the SDG agenda. We outline key areas for future research in the four areas of interest noted above.

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)0,031
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,045
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,162

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0310,045
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0110,010
Études des sciences et des technologies0,0030,006
Communication savante0,0110,014
Science ouverte0,0030,010
Intégrité de la recherche0,0070,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,007

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,256 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations37
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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