An Appraisal of Nigeria’s Progress in Achieving the SDG-13 Climate Action Goal
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The impacts of climate change on the planet are increasingly felt with projections suggesting even greater impacts in the immediate term and, as such, the need for concerted efforts directed at curbing them. Although Nigeria battles with huge development needs, and its economy is confronted with a rapidly deteriorating fiscal space and rising levels of debt, the country has shown commitment to achieving the United Nations 2015 Sustainable Development Goals (SDG) by 2030. This situation creates a gap between the SDG agenda and the workability of the goal. This paper appraises efforts made by Nigeria’s Federal Government to achieve the Climate Action Goal by 2030. The country’s level of implementation of the set SDG 13 was, first, evaluated using the Environmental Performance Index (EPI). Subsequently, the role of the Anthony Nyong Climate Centre of Excellence (ANCCE) towards achieving the SDG 13 was explored. Results from the 2018 EPI scorecard ranks Nigeria 100th (54.76%) out of 180 countries on 24 performance indicators across ten categories covering environmental health and ecosystem vitality. Similarly, results from SDG index and dashboard, places Nigeria at 42nd (47.07%) out of 56 African countries. Even though these results show that ‘challenges remain’ in achieving climate action, Nigeria is on track toward achieving the SDG agreement. Furthermore, the establishment of ANCCE has so far achieved building of partnerships with organizations and other universities locally and internationally, capacity building among academics and the establishment of a waste management project in a tertiary institution in the country. A bottom-up approach aimed at achieving Climate action through activities of similar centers that can provide insight into a country’s best practices and contribute in many ways to achieving the SDG 13 in Nigeria are suggested.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 découle