Behavioural Sciences Used by the United Nations to Achieve the Sustainable Development Goals: A Roadmap and Some Stop Signs
Notice bibliographique
Résumé
The United Nations (UN) and several UN Agencies have started to use behavioural sciences in order to achieve their policy goals, including for achieving the Sustainable Development Goals (SDG). While it is appreciated that insights into actual behavior inform the policymaking of international actors, they also raise scientific and normative considerations that warrant caution. First, for those considerations it matters, who the acting and the targeted actors are: behavioural interventions come in many facets and warrant a differentiated view – a finely built roadmap is thus desirable. Second, there are concerns about the internal and external validity of experimental research on which behavioural sciences largely, but not solely, draws. Third, taking a differentiated view on behavioral sciences also allows for a more finely grained view on normative concerns underlying the operations of the United Nations in environmental policy. This contribution spells out those considerations while still advocating for the approach as such.
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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 | 0,050 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,026 |
| Communication savante | 0,015 | 0,024 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,023 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».