MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4389510688 · doi:10.55366/suse.v1i1.8

Advancing Sustainability and Social Justice in the Global South

2023· article· en· W4389510688 sur OpenAlexaboutno aff
Adenike A. Akinsemolu

Notice bibliographique

RevueSustainE · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEnvironmental Justice and Health Disparities
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental justiceSustainabilityPovertyIndigenousPolitical scienceEconomic JusticeEnvironmental degradationEnvironmental ethicsSustainable developmentHuman rightsDevelopment economicsSocial justiceGlobal justiceEconomic growthEnvironmental planningSociologyGeographyPolitical economyEcologyLawEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Harmful anthropogenic activities adversely affect Indigenous populations, such as the Inuit people and Nigeria’s Ogoni people. Environmental degradation disparately burdens such communities, thus making them to seek for environmental justice. Tribunals at all levels have affirmed that failing to safeguard the environment violates human rights, especially for Indigenous people who need a healthy environment, food, and access to resources to survive. The Global South continues to grapple with a plethora of issues, including ecological unsustainability, poverty, and inequality, but issues of justice are often disregarded in sustainability-oriented projects. Therefore, there is a need for countries in this region to integrate social justice into environmental sustainability. The concept of environmental justice traces its origins to the US during the 1980s when scholars used it to describe the unequal effect of industrial pollution on the country’s racial minorities. The idea has significantly blossomed during the last five decades, expanding historically and geographically to cover various global environmental struggles. This article explores why the concept of social justice has resonance and usefulness for advancing sustainability and why it is timely for the concept to be considered for the Global South. It delves into these issues with a specific focus on the Global South, examining case studies from various countries in the region and exploring key insights from the Global North.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,472
Score d'incertitude au seuil0,661

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,334 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSustainEMême sujetEnvironmental Justice and Health DisparitiesTravaux en français237 207