Global environmental sustainability trends: A temporal comparison using a new interval-based composite indicator
Notice bibliographique
Résumé
Assessing progress on the pursuit of the Sustainable Development Goals is crucial for evaluating the sustainability of a Country, although this is not easy, considering the interdependencies or interconnections of individual goals with others, and the fact that there are several indicators for each goal. The aims of this research are: (1) to propose a novel interval-based environmental sustainable composite index (ESI) suitable to monitor the worldwide environmental SDGs' implementation at national scale, (2) to solve the problem of missing data in large databases and the subjectivity in computing a composite index (CI), (3) to group and compare statistically countries according to the ESI, and (4) to represent spatially the results to identify areas of the world more or less environmentally sustainable than others. Clustering and Sankey diagrams have supported the temporal and spatial analysis of ESI trends, showing that Canada, Brazil, New Zealand, and several European countries have been the most sustainable in 2019. The novelty of this indicator is that each country presents an ESI central value, the most probable value of the composite indicator, and a range, which represents the uncertainty given by the lower and upper bounds. In this sense, it is possible to better interpret the results of the composite indicator, while simultaneously obtaining a measure of the uncertainty of the results. The composite indicator can be used to monitor countries’ vulnerability towards the unsustainability risk, as well as countries that are not able to escape from a sort of “unsustainability trap”. • The most sustainable are the European countries with Canada, New Zealand, and Brazil. • The least sustainable are Africa, India, Afghanistan, and Persian Gulf countries. • The Environmental Composite Indicators are presented through interval parameters. • Cluster analysis of mean values of center variables identified four different clusters. • Cluster 3 groups all the countries with a positive trends towards sustainability.
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 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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».