Notice bibliographique
Résumé
As we are now past the half way mark of the UN Sustainable Development Goals (SDGs) for 2015-2030, it is a prudent time to take stock and look forward, and I do so here from my perspective as founding Editor in Chief of the European Journal of Sustainable Development Research. The SDGs clearly have fostered a much research and numerous initiatives and implementations related to sustainable development, spanning all sectors of societies and their economies. Progress made towards sustainable development has reinforced that there are multiple approaches to sustainable development, varying from region to region and country to country. Despite these advances and successes, progress to date on the SDGs has been far from adequate if humanity and society are to shift towards sustainable development in a significant and meaningful way in the future. This relatively weak progress has stemmed from various factors, some unpredictable and others somewhat foreseeable. It is becoming increasingly evident that the progress on the SDGs by 2030 will not complete the quest for sustainable development. I consequently believe and contend that there clearly is a need to extend and double down on the SDGs for 2030-2045 and beyond.
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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 | 0,012 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,008 |
| Communication savante | 0,019 | 0,027 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,018 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,003 |
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 ».