Can Sovereign ESG Help Guide Nation-States’ Transformative Change?
Notice bibliographique
Résumé
This study examines the role of the Sovereign ESG framework in assessing national progress toward Transformative Change (TC) via environmental, social, and governance metrics. Using data from the World Bank Sovereign ESG Data Portal, we conduct an empirical explorative quantitative study and analyze ESG development across country income groups to identify sustainability challenges and opportunities. The research addresses ESG development status, barriers to progress, and the framework’s potential to support TC-focused policies. We find a relationship between income levels and the implementation of sustainable policies and promoting equitable development, that higher-income countries are often the largest consumers and polluters, and that lower-income countries face considerable challenges related to food security, basic service provision, and social inequality. Further, governance indicators tend to improve as income levels rise, and hence, the progress toward sustainability shows substantial variation based on a country’s development stage. We argue that the Portal provides valuable takeaways in terms of its contribution to identifying priority areas and facilitating cross–country comparisons and in the way it provides arguments for promoting international collaboration, strengthening institutional capacity, and contextualizing global standards. While better data is highly desirable, we conclude that the Sovereign ESG concept paired with the Portal metrics can be a valuable framework for nation-states when tracking sustainability progress. We end with a few policy-related suggestions related to environmental sustainability, global solidarity, contextualization, affordable clean energy, and future research.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».