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Enregistrement W3164854243 · doi:10.1007/s43621-021-00029-8

Striving for the United Nations (UN) Sustainable Development Goals (SDGs): what will it take?

2021· article· en· W3164854243 sur OpenAlexaff
Anurag Saxena, Meghna Ramaswamy, Jon Beale, Darcy D. Marciniuk, Preston A. Smith

Notice bibliographique

RevueDiscover Sustainability · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEgo Development and Educational Practices
Établissements canadiensUniversity of WaterlooUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTransformative learningDialecticConceptualizationSustainable developmentPolitical sciencePluralCivil societySociologySustainabilityNarrativeEngineering ethicsEnvironmental ethicsPublic relationsPedagogyEpistemologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The United Nations Sustainable Development Goals (UN SDGs) aim to develop healthy societies aligned with collective well-being. Although commendable efforts have been made, there has been a paucity of coordination and integration across sectors. While progress towards these goals has made a marked difference in peoples’ lives, it has been slow, episodic, and geographically isolated. This article dissects the challenges and opportunities and addresses the interplay between conceptualization, implementation, and evaluation. We suggest that philosophic, strategic, and operational alignment between and strategic attention to transformative learning for education and organizational learning, leadership (that involves moral courage, judicious use of power and narratives, creating a sense of belonging, and adopting an integrated and dialectic approach) and robust partnerships across public, private and plural (civil society) sectors would increase the likelihood of success and sustainability beyond 2030. A dialectic approach integrating outcomes with SDGs’ inspirational nature to guide the discourse would allow for emergence.

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)0,023
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,029
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: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,121

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0230,029
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0040,016
Communication savante0,0140,011
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0040,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,034
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,326 · 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

Citations101
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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