The hidden development patterns of Africa and their sustainability correlations
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
With steady population growth and formidable development issues, understanding Africa is crucial for reaching global sustainability. Through policy support, societies have embraced indicators and their composite indices as tools to create benchmark initiatives, assess current conditions, and help set future development targets. Responding, a paralyzing amount of these metrics are now available for decision-makers, practitioners, and researchers to choose from causing difficulties during their applied use. Further, the number of underlying development dimensions essential for capturing all aspects of sustainability remains undetermined. Building upon other continental studies, this research first condensed and described a set of 44 multi-metric sustainability indices across 52 African nations. A factor analysis uncovered 11 significant sustainable development dimensions (factors) that conveyed over 79% of the total variation of the original 44 indices. Next, the 11 latent dimensions were combined (aggregated) into a mega-index of sustainable development (MISD). Lastly, Ward's cluster analysis was used to create country-bundles of similarity from the 11 factors. The four strongest hidden dimensions expressed: (F1) human well-being synergies; (F2) governance and liberty; (F3) economic stability; (F4) happiness and innovation. The human well-being synergies dimension (F1) explained over one-third of the total variance, and had greatest improved conditions in countries bordering the Mediterranean Sea. MISD ranked Namibia best, then Ghana, Gabon, Kenya, and Zambia; Seychelles ranked worst, then Eritrea, Burundi, Comoros, and Mauritania. Cluster analysis revealed a six-bundle solution. This cross-country analysis spotlights the underrepresentation of planetary boundaries within existing development indices. Lastly, favorable development dimensions were rarely found spatially concordant.
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.
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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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