A blueprint for what? From a critical policy discursive analysis of UN’s sustainable development goals to a constructive rearticulation for their application
Notice bibliographique
Résumé
Halfway through the UN 2030 Agenda of Sustainable Development Goals (2015–2030), the achievement of most of the proposed targets have been lagging behind, as has been confirmed in recent UN and UNESCO reports. While these reports mostly provide external features which cause the delay, this paper analyses and addresses possible features within the UN 2030 Agenda which might explain that shortfall. These include an unflagging belief in economic growth and a lack of an analysis of causes, as well as problems to do with costs and benefits of particular SDGs. Hence, the application of some SDGs might be counterproductive for the environment – and thus for sustainability. This article highlights outcomes of analyses of the Agenda, zooms in on SDG4 on education and presents alternative, more promising avenues concerning the SDGs. The 2030 Agenda and the alternative approaches are interpreted in terms of a shallow ecological (mechanistic) and a deep ecological (organic) worldview. We then propose ways forward for critical policy discourse analysis that may enhance the capacity of the UN 2030 Agenda in the direction of what they are meant to do: global cooperation toward a sustainable rearrangement of human life on earth.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,064 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,093 |
| Communication savante | 0,036 | 0,043 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,025 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».