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Enregistrement W4388941858 · doi:10.5430/afr.v12n4p117

Strengthening Sustainable Development Goals – SDG 9 Concerning Flooding in Malaysia

2023· article· en· W4388941858 sur OpenAlexvenueno aff
Mansor Ibrahim, Sharika Tasnim

Notice bibliographique

RevueAccounting and Finance Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueEnvironmental Engineering and Cultural Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFlood mythProsperityBusinessSustainable developmentFlooding (psychology)PovertySustainabilityEnvironmental planningFlood mitigationHarmSafeguardResilience (materials science)Economic growthEnvironmental resource managementPolitical scienceEconomicsGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Sustainable Development Goals (SDGs), commonly known as the Global Goals, were approved by the United Nations in 2015 as an international call to eradicate poverty, safeguard the environment, and guarantee that by 2030, everyone may live in peace and prosperity. The 17 SDGs are interconnected; they acknowledge that actions in one area will impact others and that sustainable development must balance social, economic, and environmental sustainability. SDG 9 aims to develop resilient infrastructure, advance sustainable industry, and support innovation. This is because economies with a diverse industrial sector and resilient infrastructure suffered less harm and recovered faster. Malaysia experiences flood disasters more frequently than any other ASEAN nation, coming in second after Indonesia. According to a special report on flood impact in Malaysia by the Department of Statistics, overall losses for public assets and infrastructure recorded Rm 2 billion in 2021 and Rm 232.7 million in 2022. Hence, this data reveals that public assets and infrastructure record the highest losses due to flood occurrences in Malaysia. The paper identifies the resilient infrastructure currently existing in Malaysia in response to flooding. The research implements a qualitative approach by examining secondary sources such as studies, print, and online sources. In addition, open-ended questionnaires were used to interview key stakeholders to better understand the situation. This study summarizes that flood-resilient infrastructures require further implementation to safeguard people and the environment. Given the frequency and severity of flooding in Malaysia, it is necessary to concentrate more on SDG 9. Further research is recommended to explore the issues in the implementation of SDG 9 in Malaysia.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,035
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,251 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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