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Enregistrement W4394976793 · doi:10.1007/978-3-031-56560-1_11

UN’s SDGs 2030 Agenda, Environment as Global Public Good

2024· book-chapter· en· W4394976793 sur OpenAlexaff
Özay Mehmet, Vedat Yorucu

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook-chapter
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSustainable Development and Environmental Policy
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceEnvironmental planningEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This Chapter adopts an idealistic perspective to discuss the UN’s Sustainable Development Goals (SDGs) dealing with two questions: (1) How can these noble goals be financed? and (2) Where to start implementation? It is argued that SDGs cannot be achieved without provision for their financing. An ideal world is a just world without poverty and hunger, with peace and security, there is human dignity for all, with access to health, education, housing, and all other basic human needs. In such an ideal world, every individual counts. There is entitlement to a universal basic income (UBI). If cash payment is not feasible for political or economic reasons, an equivalent investment in creating a just and sustainable world should be considered. Our global ecosystem is an intricately balanced global public good (GPG) for the collective benefit of humanity. Diverse species in forests, seas and on land are inter-dependent, co-existing in a delicate support system. Rain, sunshine and labor support agriculture and food production, industry provide goods and services, while good governance ensures health, safety, and other basic human needs. It all fits together like a complex machine. When a single component is damaged, the whole malfunctions. Poverty and Climate change are the top man-made damage in our world today. Sustainability, a global strategy to keep the system in good order, is now a global challenge.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,641
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,2460,196

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 GPT0,213
Écart entre enseignants0,199 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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