Strengthening G20 Support for the UN’s SustainableDevelopment Goal 13 on Climate Change
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Climate change, biodiversity loss and human-generated pollution pose an urgent, existential threat to all living things. UnitedNations (UN) scientific reports, and several others, confirm humanity’s destructive impact on the earth’s atmosphere,land and water. They also confirm that climate change creates new problems and exacerbates existing social and economicproblems across all the sustainable development goals (SDGs) in the UN’s Agenda 2030 for Sustainable Development. Yet,in their design, the 17 SDGs and their 169 targets make very few explicit links between climate change, specifically, and theother ecological and socio-economic goals. And, on the few key indicators tracked by the Sustainable Development IndexDashboard under SDG 13 on climate change, the developed countries lag well behind developing ones, while progress onmany SDGs has reversed since 2019. The Group of 20 (G20) developed and emerging economies, all systemically significant,comply with their own climate change goals at an average of just 69%. Given its membership profile and vast resources,the G20 has great potential to reinforce progress toward the SDGs. By improving its own performance on climate change, theG20 can help the UN and its members spur progress on SDG 13 on climate change, and thus on other closely related SDGs.The G20 leaders at their summits should therefore make far more ambitious commitments on climate change, explicitly linkthem to sustainable development, SDG 13, other socio-economic SDGs, and the UN’s climate conference. They shouldalso foster more synergies between the UN’s SDG high level meetings, UN climate summits, and special climate summits,and recognize in their G20 communiqués the climate-related, shock-activated vulnerabilities of, and their socio-economicimpacts on, countries in and beyond the G20.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 0,002 |
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 découle