Sustainable development goal 14: To what degree have we achieved the 2020 targets for our oceans?
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
Since the adoption of the United Nations Sustainable Development Goals in 2015, the world oceans, to which a specific goal was assigned, have been high on the global agenda. At the national level, the ocean has received increasing consideration, with many coastal states and islands adopting blue economy strategies and frameworks, and putting the ocean at the centre of development. SDG 14: Life Below Water includes ten targets, four of which (14.2, 14.4, 14.5 and 14.6) expired in 2020. This paper presents the state of progress on these four targets that address marine protection and fisheries management. The study is based on an assessment of the indicators established by the United Nations for each target, using publicly available databases allowing to measure the achievement of the targets. The analysis shows that achievement of these four targets is meagre. Only two countries achieved three of the four targets, while no country achieved all four. Most countries were classified as far from achievement or having made low progress. Across the four targets, SDG 14.5 on marine protected areas saw the highest number of achievers but also a high number of countries still far from achievement. Europe and Oceania had the highest number of countries having performed well in terms of achievement while Africa and the Middle East showed the most countries with limited achievement. These results indicate that there is still a long way to go to achieve these four targets in 2030. To move towards achievement, more investment is needed towards priority countries that have seen limited achievement but also some adaptation might be needed in terms of monitoring processes. Finally, it seems useful at this point to reflect on what has been achieved and how countries, especially those facing various socio-economic and political challenges, can fully benefit from current processes towards implementing SDG 14.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,022 |
| 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