MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3176886816 · doi:10.5130/cjlg.vi24.7739

Localising the Sustainable Development Goals in Africa: implementation challenges and opportunities

2021· article· en· W3176886816 sur OpenAlexaff
Eunice Annan-Aggrey, Elmond Bandauko, Godwin Arku

Notice bibliographique

RevueCommonwealth Journal of Local Governance · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueCommunity Development and Social Impact
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSustainable developmentTimelineAction (physics)Political scienceLocal governmentGovernment (linguistics)RhetoricLocal DevelopmentMillennium Development GoalsEconomic growthEnvironmental planningPublic administrationRegional scienceSociologyGeographyEconomicsLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

At the point of adopting the Sustainable Development Goals (SDGs), Africa’s starting point on almost all dimensions of development was much lower than that of other regions of the world. Thus, SDG progress on the continent determines to a large extent whether the global SDG commitment to ‘leave no one behind’ remains rhetoric or becomes reality. Local government action is critical to the achievement of the SDGs, as most services provided at the local level have a direct impact on SDG indicators. This paper reflects on the first quadrennial review cycle of the SDGs, and highlights challenges encountered in localising the SDGs in sub-Saharan Africa. Furthermore, the paper contributes to the ongoing strategising for the remaining timeline of the SDGs and analyses the opportunities for local governments to contribute to SDG implementation. The paper also seeks to inform policy action to strengthen local capacity to drive the SDGs agenda in the ‘Decade of Action’ (2020–2030).

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)0,025
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,042
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,134

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0250,042
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0020,004
Communication savante0,0090,010
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0030,004
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 Opus0,154
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,138 · 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'étudeObservationnel
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

Citations33
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCommonwealth Journal of Local GovernanceMême sujetCommunity Development and Social ImpactTravaux en français237 207