Assessing sustainable development across Moldova using household and property composition indicators
Notice bibliographique
Résumé
Societies are committing themselves to sustainable development by attempting to improve environmental quality, social equity, and economic welfare. As such, there continues a plea for holistic development assessment across scales; however there remains no ideal technique for achieving sustainability on neither regional nor local scale. This paper approaches this problem by constructing a multi-metric assessment system for evaluating development patterns across the Republic of Moldova. The objectives of this study were: (1) to produce a local multi-metric index that captures the three major dimensions of sustainable development for Moldova; (2) to quantitatively evaluate the interrelatedness of sub-metrics used for creating the local composite index of sustainable development; and (3) to visualize and interpret spatial patterns of sustainable development across Moldova. A local sustainable development index (LSDI) was produced using household and property composition indicators from a 2005 demographic and health survey for the Republic of Moldova. Total sample size and aggregated spatial reference was 11,066 households and 399 geographic locations, respectively. The LSDI used a 15 submetric optimum, equal weighting, 1e5 ordinal scale standardization, and additive construction. Spearman's rank correlation coefficient analysis was used to evaluate sub-metric quantitative relationships, and local Moran's I-test to interpret geographic patterns of sustainable development. Results revealed that a wealth sub-index had greatest collinearity with other sub-metrics. Geographically, Moldova's improved sustainability levels were found in large urban areas, suggesting needed prioritization of development resources to the hinterland. For regional sustainable development assessments, this approach provides the transferability to other locally referenced datasets throughout the world.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».