From Silos to Synergies: G20 Governance of the SDGs, Climate Change & Digitalization
Notice bibliographique
Résumé
How well and why have Group of 20 (G20) summits advanced Agenda 2030’s sustainable development goals (SDGs) in a synergistic way, with climate change and digitization at the core? An answer to this urgent, indeed existential, question comes from a systematic analysis of G20 summit governance of the SDGs, climate change and digitization to assess the ambition and appropriateness of advances within each pillar and the synergistic links among them. This analysis examines G20 governance of the SDGs, sustainable development, climate change and digitization across the major dimensions of performance and evaluates how performance has changed and become synergistic with the advent of the SDGs in 2015 and the shock of the COVID-19 crisis in 2020. The latter has shown the need to prevent global ecological crises and spurred the digitization of the economy, society and health. Yet, G20 summit governance has largely remained in separate silos, doing little to use the digital revolution to address climate change or reach the SDGs. This highlights the need for G20 leaders to forge links at their future summits by mainstreaming the SDGs and mobilizing the digital revolution and climate action for future health and well-being.
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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 | 0,015 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,019 |
| Communication savante | 0,015 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».