Strengthening Sustainable Development Goals – SDG 9 Concerning Flooding in Malaysia
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
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.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 découle