MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4236265688 · doi:10.32920/14639631.v1

A mega-index for the Americas and its underlying sustainable development correlations

2021· preprint· en· W4236265688 sur OpenAlexfundaboutno aff
Richard Ross Shaker

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSustainable Development and Environmental Policy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésSustainable developmentSustainabilityEquity (law)Index (typography)Intergenerational equityPolitical scienceEnvironmental resource managementEconomicsComputer scienceEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Indicators and their composite indices have been embraced as development tools for guiding humanity toward a sustainable destination. In response, public and private organizations have generated hundreds of these metrics, making their application overwhelming to policymakers, planners, and scientists. Past reviews have revealed that a majority of common development indices have theoretical or quantitative shortcomings, supporting that there is no consensus regarding their theoretical basis, design, use, thresholds-of-effect, or validation. In response, this study was designed around four guiding research questions: (i) What are the underlying development themes within a collection of established sustainability indices, and what distinguishes winning locations from losing ones? (ii) Are the three major divisions of sustainability (economic growth, social equity, environmental integrity) equally represented by current sustainable development measuring initiatives? (iii) Could just a few common and freely available indicators capture all present dimensions of sustainable development? (iv) Would a new sustainable development mega-index research paradigm improve humanity’s ability to assess progress toward sustainability? Those questions were investigated using data from 30 mostly contiguous Western Hemisphere nations and three amassing methodological objectives. First, 31 known indices were reduced into underlying dimensions (factors) of sustainable development. Next, those factors were combined (aggregated) into the first mega-index of sustainable development (MISD). Finally, 11 common development indicators were explored regarding collinearity and explanatory power of the sustainable development dimensions and MISD. Seven latent dimensions (sub-metrics) captured over 85% of the variation of the original 31 indices, with socioeconomic themes dwarfing environmental ones. The factors conveyed: (F1) socioeconomic well-being synergies; (F2) economic freedom and democracy; (F3) environmentally efficient happiness; (F4) ecosystem wellbeing; (F5) peace to economic vulnerability tradeoff; (F6) natural resources protection; and (F7) environmental stewardship and risk resilience. MISD is the geometric mean of the seven sub-metrics,which were directed toward sustainability, and rescaled (normalized) 0 (worst case) to 100 (best case). Geographically, this study ranked Belize best overall, followed by Guyana, Panama, Uruguay, and Canada; Barbados ranked worst, preceded by Haiti, Trinidad and Tobago, Mexico, and Cuba. Winning countries were characterized by low population density, increased forestland, decreased urban, and larger country area. Child mortality and population growth rate remained negative predictors of socioeconomic conditions; however per-capita CO2 sacrificed ecological integrity for improved human well-being. Mega-index creation will serve as an important scientific stepping-stone for improving accuracy and simplifying valuations of sustainable development, thus others should follow.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,363
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,003
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,034
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,241 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetSustainable Development and Environmental PolicyTravaux en français237 207