Integrating Environmental, Social, and Economic Dimensions to Monitor Sustainability in the G20 Countries
Notice bibliographique
Résumé
Several regions have struggled to define and implement strategic priorities to ensure resource supply security and environmental, economic, and social sustainability. The circular economy is gaining more and more importance as one of the forms of transition towards a sustainable future that integrates, in a balanced way, economic performance, social inclusion, and environmental resilience, for the benefit of current and future generations. In light of the challenges of solving or avoiding future problems, the G20 bloc created proposals and action plans to support the transition towards a more circular economic model while at the same time fostering discussions on the implementation of the 2030 Agenda for Sustainable Development. Therefore, the main objective of this study is to monitor and compare the performance of 19 countries in the G20 bloc (the 20th member is the European Union) from 2000 to 2020 to assess their progress toward environmental, economic, and social sustainability supported by the CE principles. To achieve this objective, the five sectors sustainability model was used and was supported by goal programming as a multicriteria analysis tool generating a synthetic sustainability indicator to assist decision making. The results showed that the countries with the best overall sustainable performance (environmental, economic, and social) in 2020 were Canada (which also occupied the best position in 2000), Australia, Italy, the United Kingdom, and the United States, while Argentina, South Africa, India, Indonesia, and China showed lower sustainability. The results can serve as a reference for decision making by stakeholders in designing policies and incentives to encourage the adoption of the circular economy and boost economic development without compromising welfare or the environment.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».