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Enregistrement W4293243105 · doi:10.1177/02690942221101532

Mobilizing ‘communities of practice’ for local development and accleration of the Sustainable Development Goals

2022· article· en· W4293243105 sur OpenAlexaff
Eunice Annan-Aggrey, Godwin Arku, Kilian Nasung Atuoye, Emmanuel Kyeremeh

Notice bibliographique

RevueLocal Economy The Journal of the Local Economy Policy Unit · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueInnovative Approaches in Technology and Social Development
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSustainable developmentPovertyPolitical scienceAction (physics)Context (archaeology)Local governmentGovernment (linguistics)Economic growthPublic administrationPublic relationsEnvironmental planningEconomicsGeographyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The United Nations Sustainable Development Goals (SDGs) set out to achieve the ambitious goal of addressing all forms of poverty, fighting inequality, tackling climate change, while ensuring that no one is left behind. Five years into the implementation of the SDGs, though progress has been recorded in some places, significant challenges persist globally. In 2019, the UN Secretary-General declared a “Decade of Action” commencing in 2020 until 2030. In the light of this campaign, it is important that all effort is garnered to accelerate action towards achieving the goals. The local government level is increasingly being recognized as the key locus of development effort, particularly because the SDGs are relevant to local jurisdictions and change can be tangibly measured at smaller scales. This paper contributes to the ongoing discourse on how best to localize the global goals. Reflecting on the Ghanaian context, the paper discusses guiding principles for effective communities of practice at the local government level. Overall, the paper underlines the advantages of coordination among stakeholders, which constitute essential ingredients for accelerating action towards the SDGs especially as we commence the “Decade of Action.”

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,830
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,223 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations20
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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