Trading off sustainable development in Canadian cities: theoretical implications of SDG 11 indicator aggregation approaches
Notice bibliographique
Résumé
Sustainable Urban Development requires an optimization of multi-dimensional targets across social, economic, and environmental pillars of development. These multi-dimensional targets are largely captured by the United Nations Sustainable Development Goals, which comprise 17 goals spread across pillars of sustainable development. The pursuit of these targets, however, often exposes synergies and trade-offs between the goals. Broader discussions of trade-offs between human and natural capital have been conceptualized along the contours of weak versus strong conceptualizations of sustainable development. This challenge is exposed not only in strategizing sustainable urban development but also in measuring progress toward that aim. With this background in mind, there is limited research to indicate how Canadian cities are progressing toward the achievement of the Sustainable Development Goals and the extent to which trade-offs in SDG performance should be treated. This investigation collected indicators for SDG 11, Sustainable Cities and Communities, on 18 Census Metropolitan Areas in Canada for the purpose of designing an index of SDG achievement. The resulting index aggregation measures compared performance depending on whether the CMAs were allowed to trade-off performance across the SDG 11 indicators. The results expose the significant role of non-compensatory aggregation methods (which do not allow the trade-off of performance) when measuring sustainable development. The implications of these findings demonstrate the need to consider policy pathways that address these trade-offs and consider how that progress is measured.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».