MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4389453251 · doi:10.3390/su152416647

Exploring the Impact of the Sustainable Development Goals on Sustainability Trends

2023· article· en· W4389453251 sur OpenAlexaff
Eduardo Ordonez‐Ponce

Notice bibliographique

RevueSustainability · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSustainable Building Design and Assessment
Établissements canadiensAthabasca University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSustainabilitySustainable developmentSustainability organizationsSustainability scienceEnvironmental economicsBusinessSocial sustainabilityEnvironmental resource managementEnvironmental planningPolitical scienceEconomicsGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The SDGs have made a significant contribution to the sustainability movement, being used by many organisations from across sectors all over the world as their sustainability framework. However, have they impacted the previous trend of sustainability challenges just because of their existence? This article aims to contribute to answering this question by statistically comparing the trends in the sustainability performance of the SDGs before and after they were launched in 2015. Data were collected for every SDG and their trends were quantitatively assessed using non-parametric tests, finding that most of the SDGs have not significantly improved and that most of the sustainability indicators are still performing poorly in developing countries. While this research is exploratory and does not assess the direct impact of the SDGs on sustainability, it suggests that for the most part, the SDGs have not significantly changed sustainability trends since they were launched in 2015, which is a concerning finding. This article should serve as a wake-up call to design more suitable sustainability frameworks as the SDGs expire in 2030, and for those using them to be more critical of their reach rather than being satisfied with a framework that although helping will not achieve its main goal.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,852
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 GPT0,294
Écart entre enseignants0,258 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations34
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSustainabilityMême sujetSustainable Building Design and AssessmentTravaux en français237 207