Harnessing ‘communities of practice’ for local development and advancing the Sustainable Development Goals
Notice bibliographique
Résumé
The United Nations Sustainable Development Goals (SDGs) seek to address some of the most critical contemporary global challenges in a 17-goal agenda, including poverty, inequality, global environmental and climate crises. Central to these goals is Goal 17, ‘Partnership for the SDGs’ which forms the core framework for implementation of SDGs across scale. After the first five years of implementation, remarkable progress has been recorded globally; however, significant gaps remain across world regions. For Goal 17, while lateral partnerships and sectoral collaborations have improved, there is little synergy at the local level especially in sub-Saharan Africa. Using the ‘communities of practice’ concept and reflecting on Ghana’s local development framework, this paper contributes to the ongoing discourse on how best to localize global goals, and discusses the relevance of collaboration at the local level in the implementation of SDGs. Our analyses show weak integration of the SDGs into Ghana’s local development structures and poor collaboration among actors at the local level. Given these findings, it is crucial to reprioritize SDG-17 in this last decade of the SDGs by mainstreaming the Goals into statutory local development structures while promoting collaboration and partnerships in ‘communities of practice’ at the local level – where implementation of development occurs.
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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 | 0,028 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,011 |
| Communication savante | 0,009 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».