Global Social Sustainability and Inclusion: The “Voice” of Social and Environmental Imbalances
Notice bibliographique
Résumé
Background: Global environmental and social research strengthens the protection of people and the environment, develops national capacity for social and environmental management and enables significant progress in terms of transparency, accountability, nondiscrimination and public participation. The support of the general public plays a key role, as it contributes to making public institutions more transparent, accountable and efficient and promotes ground-breaking solutions to complex development challenges. Citizen engagement seems particularly vital throughout the crises such as the COVID-19 pandemic, as the efficiency of response efforts may frequently depend upon micro-level behavioral changes. The objective of this paper is to provide a complex evaluation and rating of countries based on the social component of the global inclusive circular economy, taking into account the shocks and reverberations experienced by the economy as a whole caused by the COVID-19 and war in Ukraine. The results are presented as a global ranking of countries based on the social component of the global inclusive circular economy. They confirm the high value of this component in the integrated indicator, which validates the hypothesis that inclusiveness is a necessary aspect of the global circular economy. The research results identify the countries capable of offering the best management solutions to social disbalances and other weaknesses, as well as the countries in need of model examples to tackle these issues.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,012 |
| Communication savante | 0,010 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».