MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4293771301 · doi:10.3390/su141710817

Localisation of Sustainable Development Goals (SDGs) in Bangladesh: An Inclusive Framework under Local Governments

2022· article· en· W4293771301 sur OpenAlexaff
Md. Sujahangir Kabir Sarkar, Mahesti Okitasari, Md. Rajibul Ahsan, Abul Quasem Al‐Amin

Notice bibliographique

RevueSustainability · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiquePublic-Private Partnership Projects
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSustainable developmentLocal governmentCapacity buildingDecentralizationSanitationEmpowermentSWOT analysisPovertyEnvironmental planningPolitical scienceBusinessPublic administrationEconomic growthEnvironmental resource managementGeographyEconomicsEngineeringMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To accelerate the implementation of SDGs at the national level, policymakers and practitioners are focusing on localisation, where the local government (LG) can play a critical role. This paper examines the LG’s capacity and its existing link with the implementation of SDGs at the local level in Bangladesh, and it offers an inclusive framework for the SDGs’ localisation. The data was gathered through an in-depth interview of 10 chairmen of the Union Council (lowest tier of LG) in Northern Bangladesh’s Nilphamari district. An SWOT analysis of the local government was conducted to determine the organisation’s effectiveness and capacity in light of its vulnerabilities, threats, strengths, and opportunities. The data indicate that while the majority of LG representatives have some knowledge, participation, and perceptions about the SDGs, they demonstrate a great desire to gain additional knowledge and participation. The study ascertains SDG 1 (No poverty), SDG 2 (Zero hunger), and SDG 6 (Clean water and sanitation) as the most locally important SDGs relevant to the LG’s actions, based on the opinions of the surveyed respondents. The LG’s strengths were identified in their familiarity with local problems and the environment, as well as the presence of potential local stakeholders, while their weaknesses included a lack of capacity, resources, funding, and a lack of decentralisation and empowerment of the LG. This study develops an inclusive framework for the localisation of the SDGs under the leadership of LGs based on the findings. To expedite the localisation of the SDGs in Bangladesh, the framework recommends forming an SIC (SDG implementation committee) by including all key local stakeholders, and asking the national government to increase local competence and resources through an appropriate decentralisation of the LG.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,025
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,141

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0250,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0050,006
Études des sciences et des technologies0,0100,030
Communication savante0,0190,016
Science ouverte0,0030,022
Intégrité de la recherche0,0040,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,258 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations31
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSustainabilityMême sujetPublic-Private Partnership ProjectsTravaux en français237 207