The role of sustainability knowledge-action platforms in advancing multi-stakeholder engagement on sustainability
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Within the last decade, online sustainability knowledge-action platforms have proliferated. We surveyed 198 sustainability-oriented sites and conducted a review of 41 knowledge-action platforms, which we define as digital tools that advance sustainability through organized activities and knowledge dissemination. We analyzed platform structure and functionality through a systematic coding process based on key issues identified in three bodies of literature: (a) the emergence of digital platforms, (b) the localization of the sustainable development goals (SDGs), and (c) the importance of multi-level governance to sustainability action. While online collaborative tools offer an array of resources, our analysis indicates that they struggle to provide context-sensitivity and higher-level analysis of the trade-offs and synergies between sustainability actions. SDG localization adds another layer of complexity where multi-level governance, actor, and institutional priorities may generate tensions as well as opportunities for intra- and cross-sectoral alignment. On the basis of our analysis, we advocate for the development of integrative open-source and dynamic global online data management tools that would enable the monitoring of progress and facilitate peer-to-peer exchange of ideas and experience among local government, community, and business stakeholders. We argue that by showcasing and exemplifying local actions, an integrative platform that leverages existing content from multiple extant platforms through effective data interoperability can provide additional functionality and significantly empower local actors to accelerate local to global actions, while also complex system change.
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 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 | 0,061 | 0,082 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,012 |
| Communication savante | 0,019 | 0,031 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,018 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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.
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 ».