Armed Conflicts in Africa and Environmental Intelligence for Sustainability
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
Armed conflicts cause considerable human and economic impacts, resulting in economic decline, social dislocation, and ecological disaster. In addition to being humanitarian disasters, armed conflicts cause considerable environmental damages to vital infrastructures and resources, some of which are irreversible or persist a long time after the end of the war, compromising potential sustainable recovery and reconstruction. Anticipation or risk of occurrence of conflicts may impair the sustainable development of involved countries if it was planned as if conflicts did not exist or would not occur. This paper introduces the notion of Environmental Intelligence for Sustainability as a tool to manage and possibly incorporate those risks within the sustainability agenda with particular emphasis in Africa. In this paper, the concept of Environmental Intelligence for sustainability (EIS) is defined as a strategic approach to analyze and manage the relationship between anticipated or on-going armed conflicts and sustainability. It may range from a pre-conflict strategic environmental and social assessment to governance and management tools developed as a three-dimensional framework operationalized through preventive, prospective and reactive measures. In view of the regional, and global effects of conflicts, coordinated Environmental Intelligence for Sustainability in African countries should be viewed by the international community as one of the main components of peace building globally, and a primary condition for sustained economic development and achievement of 2030 sustainability goals.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle