Achieving Sustainable Development Goals (SDGs) among the South Asian Countries: Progress and Challenges
Notice bibliographique
Résumé
This article analyses sustainable development goals based on selected indicators to capture the progress of SDGs among the South Asian countries. The selected indicators are used to explore countries achievements of SDGs since its adoption in 2015 and challenges of achieving specific SDG. This study adopts various methods including trend analysis, ranking and comparative analysis to analyse the progress of SDGs among the countries. The findings reveal that although SDG1 is progressing, still one third of the world poor population lives in south Asia where India (37.2%) was found highest poverty headcount based on $3.20/day followed by Nepal (33.4%) and Bangladesh (33.2%). The findings also portray that majority south Asian countries spend less than 4% of their GDP on education and health which hindrances the progress of SDG indicators. Moreover, many countries are still far reaching from the environmental sustainability indicators such as CO2 emission per capita, air pollution and forest coverage. Overall, though the countries have achieved some positive progress in particular SDG but majority SDGs including 1, 5, 8, 11, 14-17 remain challenges for achieving the target. Therefore, this study suggests to promote policies and initiatives targeting specific SDG by the countries for achieving the SDGs by 2030.
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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 | 0,002 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».